La tuberculosis es la primera causa de muerte por un agente infeccioso en el mundo, su incidencia en la población viene disminuyendo muy lentamente y su resistencia a los medicamentos es actualmente considerado un gran problema. En el Perú, el Ministerio de Salud (MINSA) desarrolló la Estrategia Sanitaria Nacional de Prevención y Control de la Tuberculosis (ESNPCT), la cual ha obtenido avances significativos en el control de esta enfermedad; sin embargo, aún persisten desafíos difíciles de abordar, entre ellos el diagnóstico rápido y la escasez de especialistas. El tema de esta pasantía, y mi tesis de maestría, aborda la posibilidad de utilizar técnicas computacionales relacionadas al aprendizaje profundo para la extracción automática de descriptores visuales que ayuden a detectar la presencia de tuberculosis en imágenes de esputo, lo cual agilizaría al proceso de diagnóstico tradicional (manual). Además me permite disponer de una mayor capacidad computacional y nuevas bases de datos para realizar pruebas y análisis complejos.