Diplomatura en Computer Vision
Dominá el procesamiento y análisis de imágenes y video: CNNs, detección de objetos, segmentación, visión 3D y difusión generativa. 7 cursos más trabajo final aplicado. Certificación UTN + IDSA.
Sobre esta Diplomatura
La Diplomatura en Computer Vision forma profesionales capaces de diseñar, implementar y desplegar sistemas de visión por computadora: clasificación, detección, segmentación, visión 3D y modelos generativos. Se compone de cuatro etapas más un trabajo final (210 h).
Cubre el ciclo completo: desde los fundamentos matemáticos de las convoluciones hasta el despliegue en producción y la generación de imágenes con modelos de difusión.
Los cursos de Computer Vision Aplicada y Cloud para ML están marcados como «Próximamente» e incluidos en el precio. Los alumnos inscriptos los cursan sin costo adicional a medida que se publican.
Es una trayectoria con demanda creciente en LATAM: agro, seguridad, salud, retail e industria necesitan perfiles de CV, y la oferta formativa específica en la región es muy limitada.
Cinco etapas hacia la visión artificial
Cada etapa aporta una capa de profundidad técnica. El foco está puesto en el ciclo completo: desde convoluciones hasta despliegue y generación.
Nivelación matemática aplicada a Data Science y fundamentos de Python. La base sobre la que se construye todo el rigor posterior.
Ciclo completo de vida de un modelo y la matemática detrás de la regularización, el sesgo-varianza y el deep learning. La base técnica indispensable para entender CV moderna.
Los fundamentos matemáticos de los modelos de difusión (DDPM) y su aplicación a la generación y aumento de imágenes.
CNNs, detección (YOLO, DETR), segmentación (U-Net, SAM), visión 3D y despliegue de modelos de visión en cloud.
Un sistema de visión por computadora desplegado, con datos reales y defensa frente a comité técnico. Idealmente con aplicación concreta en agro, salud, seguridad o retail LATAM.
Tres orientaciones en visión artificial
La orientación profesional se define por el trabajo final elegido y el énfasis en cada tecnología del stack.
Computer Vision Engineer
Implementación de sistemas de visión: clasificación, detección, segmentación y visión 3D con modelos modernos.
Generative Vision Engineer
Modelos generativos de imágenes: difusión, generación de datos sintéticos y edición de imágenes.
CV Deployment Engineer
Despliegue de modelos de visión en producción: cloud, edge, tiempo real y optimización de latencia.
Los perfiles son orientativos. El alumno construye su especialización con el trabajo final y los proyectos del Laboratorio de Datos.
Sistema de visión completo
Un proyecto integrador sobre un caso real: desde el dataset hasta el despliegue, con evaluación objetiva y defensa frente a comité técnico. Aplicaciones típicas en agro, salud, seguridad y retail LATAM.
- Duración: 17 horas distribuidas en 4-6 semanas
- Tutoría personalizada durante todo el desarrollo
- Defensa oral ante comité técnico
- Publicación en el Laboratorio de Datos del Instituto
Detección de plagas en cultivos
YOLO sobre imágenes de drones en agro LATAM
Detección de cáncer en imágenes médicas
CNN con transfer learning sobre datasets clínicos
Control de calidad industrial
Segmentación con U-Net en líneas de producción
Generación de datos sintéticos
Difusión para aumentar datasets escasos
Doble aval universitario
Certificación UTN + IDSA con resolución oficial y verificación digital de cada curso aprobado.
Qué incluye la certificación
- Diploma final con doble firma (Decano UTN FRRQ + Director IDSA)
- Certificado por cada curso completado en el camino
- Resolución oficial 920/2020 UTN Facultad Regional Reconquista
- Código QR de verificación digital
- Copia automática a la Facultad para registro oficial
- Acreditación progresiva: cada curso completado ya queda certificado
Los certificados se emiten al aprobar los quizzes y trabajos prácticos de cada curso.
¿Diplomatura o cursos sueltos?
| Aspecto | Curso suelto | Diplomatura completa |
|---|---|---|
| Duración por unidad | 15-30h por curso | 210h totales |
| Certificación | UTN + IDSA por curso | UTN + IDSA por curso + diploma final |
| Trabajo final aplicado | — | ✓ Obligatorio |
| Publicación en Laboratorio | — | ✓ Elegible |
| Stack completo de Computer Vision | Parcial | ✓ CNNs + Detección + Segmentación + Difusión |
| Despliegue en cloud | Parcial | ✓ Incluido en Etapa 4 |
| Forma de pago | 3 cuotas o 20% OFF | 6 cuotas o 20% OFF |
Dudas sobre la Diplomatura
¿Necesito experiencia previa en Computer Vision?
No. La trayectoria arranca desde la nivelación matemática y construye progresivamente hasta detección y segmentación. Solo se requiere matemática de secundaria y ganas de aprender.
¿Necesito GPU propia?
No. Los notebooks del programa se ejecutan en Google Colab con GPU gratuita. Para proyectos que requieran más cómputo, hay alternativas como Kaggle, Paperspace o créditos gratuitos de clouds.
¿Cuántos cursos están disponibles ya?
Actualmente: Nivelación Matemática, Python para Data Science, MLOps y Regresión, Estadística Avanzada y Difusión DDPM. Los cursos de Computer Vision Aplicada y Cloud para ML se publicarán progresivamente. Los alumnos inscriptos los cursan sin costo adicional.
¿Cuánto tiempo lleva completarla?
A 10 horas semanales: aproximadamente 21-22 semanas (5 meses). A 6 horas semanales: 8-9 meses. El ritmo lo definís vos.
¿Cómo se paga la Diplomatura?
Precio único, 20% menos que la suma de los 7 cursos. Podés pagarla en 6 cuotas sin interés o con 20% de descuento adicional por transferencia en un pago. Si ya aprobaste cursos sueltos del ecosistema IDSA, se descuentan del total.
¿En qué industrias puedo trabajar?
Computer Vision tiene aplicaciones en agro (detección de plagas, conteo de ganado), salud (diagnóstico por imágenes), seguridad (videovigilancia), retail (análisis de góndolas, control de stock), industria (control de calidad) y muchas más. Es una de las especializaciones con mayor demanda sectorial.
¿Qué puedo cursar después?
La Diplomatura en AI Engineer o la Diplomatura en Data Scientist, con acreditación directa de los cursos comunes. También podés acceder a cursos individuales del Frontier Program (especialmente Aprendizaje Profundo Geométrico) con examen de admisión.
Enseñale a las máquinas a ver
210 horas con foco en CNNs, detección, segmentación y difusión. Trabajo final aplicado y doble certificación UTN + IDSA.