Entrenando máquinas para ver y evaluar la belleza escénica

Resumen

Explora cómo el aprendizaje profundo y la visión por computadora pueden entrenarse para reconocer y evaluar la belleza escénica, desafiando las nociones tradicionales de que la apreciación estética es exclusivamente humana.

Programa de estudio

• Introducción a la Evaluación Estética
Visión General de la Belleza Escénica y Conceptos Estéticos
Perspectiva Histórica sobre la Estética Visual
• Fundamentos de la Visión por Computadora
Introducción al Procesamiento de Imágenes
Algoritmos Clave y Técnicas en Visión por Computadora
Visión General de Redes Neuronales en Visión por Computadora
• Fundamentos del Aprendizaje Profundo
Introducción a Modelos de Aprendizaje Profundo
Redes Neuronales Convolucionales (CNNs)
Aprendizaje por Transferencia y Modelos Preentrenados
• Conjuntos de Datos y Preparación de Datos
Curación de Conjuntos de Datos para Evaluación de Belleza Escénica
Técnicas de Aumento de Datos
Etiquetado y Anotación de Imágenes Escénicas
• Entrenamiento de Modelos para Evaluación Estética
Definición de Características de Belleza Escénica
Entrenamiento y Ajuste Fino de CNNs
Manejo de Sesgo y Aseguramiento de Diversidad en los Datos de Entrenamiento
• Métricas de Evaluación para Belleza Escénica
Diseño de Métricas de Evaluación Cualitativas y Cuantitativas
Implementación de Pruebas A/B y Estudios Comparativos
• Temas Avanzados en Estética de Máquinas
Redes Generativas Antagónicas (GANs) para Generación de Imágenes
Comprensión de Transferencia de Estilo y sus Aplicaciones
Exploración de Enfoques Multimodales que Integran Texto e Imagen
• Consideraciones Éticas y Colaboración Humano-IA
Implicaciones Éticas de la Evaluación Estética Impulsada por IA
Puente entre el Juicio Estético Humano y la Evaluación por Máquina
Aplicaciones y Direcciones Futuras en Evaluación Escénica Impulsada por IA
• Estudios de Caso y Aplicaciones
Aplicaciones del Mundo Real en Turismo, Cine y Arte
Revisión de Estudios de Caso de Evaluadores de IA en Acción
• Proyecto Final
Propuesta e Implementación de un Modelo de IA para Evaluación Escénica
Presentación y Crítica de Resultados del Proyecto

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Asignaturas

Ciencia de datos