Máster Universitario en Visión por Computador

  • Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Marcosende
  • Precio:
    1.253,7 € + 25% para extranjeros ajenos a EU
  • Comienzo:
    Septiembre 2026
  • Lugar:
    Campus Lagoas-Marcosende
    Marcosende (Pontevedra) 36310
    España
  • Duración:
    90 ECTS
  • Idioma:
    El Master se imparte en Gallego/Cast, inglés
  • Titulación:
    Título Oficial de Máster en Visión por computador 

Este máster ofrece especialización interdisciplinar en todos los fundamentos de la visión por ordenador. Se diseñó basándose en la experiencia de investigación y transferencia de conocimiento de cuatro universidades de Galicia y del norte de Portugal. La visión por ordenador tiene como objetivo comprender escenas a partir de imágenes y vídeos mediante el uso de ordenadores. Es uno de los campos de investigación más prolíficos en inteligencia artificial, y el estado actual de la técnica está impulsando la innovación en una amplia gama de aplicaciones del mundo real.

El perfil de admisión recomendado es:

Formación matemática al menos equivalente a la que proporciona un grado en Ingeniería.

Habilidades de programación (C/C++, Java, Matlab, Python o similares).

Nivel de inglés equivalente al nivel B2 del CEFR, aunque solo se requiere el nivel B1.

Este máster está dirigido a estudiantes que tengan un grado en Matemáticas, Física o Ingeniería, y que tengan intereses diversos en la tecnología de visión por ordenador

El programa de máster aborda la necesidad de formar a expertos cualificados en un campo que se está convirtiendo en fundamental para mantener el impulso innovador en la automatización de tareas que requieren cognición visual. Con el crecimiento exponencial del volumen de imágenes y vídeos digitales capturados por cámaras, la comprensión automática de nuestro mundo visual nunca ha sido tan importante.

Image processing and analysis
Fundamentals of image processing and analysis
Advanced image processing and analysis
Three-dimensional modeling and recognition

Visual modeling and recognition
Image Description and Modeling
Visual recognition
Human action recognition
Biometrics

Applied machine learning for computer vision
Fundamentals of machine learning for computer vision
Advanced machine learning for computer vision

Machine vision for industry and engineering
Instrumentation and processing for machine vision
Photogrametrics and robot vision

Biomedical image analysis and applications
Instrumentation and processing for biomedical applications
Biomedical image analysis

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