Microcredencial Universitaria Deep Learning para Imagen Médica
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- Microcredencial Universitaria Deep Learning para Imagen Médica
- Inicio
- Director: Javier Pascau González-Garzón (UC3M)
- Idioma: Español
- Modalidad: Presencial
- Precio: 300€
- Fechas: Del 1 al 4 de junio
- Duración: 20 horas lectivas / 2 ECTS
- Plazo de Admisión: Hasta el 28 de mayo de 2026
- Plazas: 40
- Becas: 10 Becas Banco Santander
- Departamento: Bioingeniería
Esta microcredencial capacita al estudiante en el uso de Inteligencia Artificial (IA) avanzada para salud. El programa abarca desde las bases de Machine Learning y Deep Learning hasta el uso de Transformers e IA Generativa usando herramientas punteras como PyTorch, MONAI y 3D Slicer. Esta microcredencial mejora drásticamente la empleabilidad al especializar perfiles para el sector técnico-sanitario, enfocándose en la implementación clínica real, la ética y la validación de algoritmos de IA.
- PROGRAMA
Primera Sesión
- Introducción a ML y DL
- Introducción a Machine Learning
- Introducción a PyTorch, MONAI y Frameworks
- Procesamiento y Clasificación de Imágenes Médicas (Práctica)
Segunda Sesión
- CNNs y Visión Artificial
- Redes Neuronales Convolucionales
- Modalidades de Imagen Médica y Aplicaciones
- Segmentación con U-Net en PyTorch y MONAI (Práctica)
Tercera Sesión
- Aplicaciones Prácticas de la IA en Imagen Médica
- Registro y Autoencoders
- Introducción a 3D Slicer
- nnUNet, TotalSegmentator e IA en 3D Slicer
Cuarta Sesión
- Conceptos Avanzados de IA
- Transformers
- Inteligencia Artificial Generativa Para Imagen Médica
- Explicabilidad, fairness y confiabilidad
- Implementación clínica de IA
- PROFESORADO
Profesorado UC3M
- Javier Pascau González-Garzón
Catedrático del Departamento de Bioingeniería - Lucía Cubero Gutiérrez
Personal Investigador del Departamento de Bioingeniería - Alicia Pose Díez de la Lastra
Ayudante Doctor del Departamento de Bioingeniería. - Sergio Carreras Salinas
Departamento de Bioingeneiría.
Profesorado Externo
- Enzo Ferrante
Investigador en CONICET-UBA y Doctor por Paris-Saclay/INRIA. Con estancias en Harvard e Imperial College, es experto en modelos multimodales, fairness e IA generativa en imagen médica y salud. Ha recibido los premios Inclusion Research (Google) o Distinguished International Associate (UK RAoE) - Antonio R. Porras
Doctor por la Universidad Pompeu Fabra, es profesor asociado en la Universidad de Colorado Anschutz y Director de Investigación en Cirugía Plástica Pediátrica en el Children's Hospital de Colorado. Experto en Machine Learning, Deep Learning e imagen médica, lidera programas de diversidad en MICCA
- Javier Pascau González-Garzón
- ADMISIÓN
Dirigido a:
No requiere titulación universitaria.
INSCRIPCIÓN, MATRÍCULA Y PAGOPRIMER PASO - REGISTRO
- Si eres o has sido estudiante de la UC3M no necesitas registrarte
- Si no recuerdas tu clave puedes crear una nueva
SEGUNDO PASO - INSCRIPCIÓN, MATRÍCULA Y PAGO
Accede con tu usuario y clave
Para cualquier consulta o incidencia relacionada con la solicitud de admisión ponte en contacto con admisiontp@postgrado.uc3m.es
- INFORMACIÓN PRÁCTICA
Método de evaluación individualizada
Evaluación continua mediante tests teórico-prácticos al finalizar cada bloque (superación >60%). Como requisito indispensable para la certificación, se solicitará la entrega de los Jupyter Notebooks trabajados en las sesiones prácticas como evidencia de participación activa y práctica.
Fechas de impartición- Del 1 al 4 de junio de 2026.
Horario- Lunes a jueves, de 9h a 14h
- BECAS
Becas Santander Microcredenciales 2026
- Plazo: desde el día 27 de enero hasta el 9 de abril (ambos incluidos)
- Número de ayudas: 10
- Importe: 300€
- Resolución: 12 de mayo de 2026