Descrição
Curso de Reconhecimento de Imagens com IA usando Windows 10 (Modelo Mask RCNN)
Visão Geral do Curso
Neste curso de IA, você aprenderá sobre reconhecimento de imagens usando o modelo Mask RCNN. O curso aborda tópicos como aprendizado profundo, reconhecimento de imagens, TensorFlow, Keras, Python, OpenCV e Windows. Com uma classificação de 3,6 em 5103 avaliações, este curso é adequado para todos os níveis e consiste em 25 palestras com uma duração total de 4 horas.Conteúdo do Curso
Capítulos 1 e 2: Introdução ao Reconhecimento de Imagens com IA
Nos dois primeiros capítulos, explicaremos do que se trata o reconhecimento de imagens com IA. O Capítulo 2 se concentra especificamente em entender a programação de vídeo e a composição de imagens, incluindo valores de pixels. Ao examinar visualmente os valores de pixels nas imagens, você terá uma melhor compreensão das camadas de rede neural no aprendizado profundo. Recomendamos explorar os valores de pixels reais das imagens para aprimorar sua compreensão.Capítulo 3: Implementando o Modelo Mask RCNN
A partir do Capítulo 3, guiaremos você na implementação prática do modelo Mask RCNN para reconhecimento de imagens. Começaremos configurando um ambiente virtual. O Capítulo 3 aborda imagens estáticas, enquanto o Capítulo 4 demonstra como aplicar o modelo a vídeos. Fornecemos explicações detalhadas no Capítulo 3, garantindo que você possa executar com sucesso as etapas. Mesmo que você não seja proficiente em programação Python, não se preocupe! Apresentaremos explicações usando demonstrações visuais, facilitando o entendimento. Escolhemos ferramentas, frameworks e linguagens populares e amplamente utilizados, incluindo Python, Windows 10, TensorFlow, Jupyter e Anaconda, para garantir acessibilidade a uma ampla gama de alunos.Capítulo 4: Processamento de Vídeos e Utilização de Câmeras
No Capítulo 4, permitiremos que você processe vídeos e utilize câmeras para reconhecimento de imagens. Fornecemos explicações abrangentes sobre a execução do modelo em um PC Windows com capacidades de GPU, bem como instruções sobre o uso de webcams e câmeras de smartphones.Capítulo 5: Compreensão Profunda do Modelo Mask RCNN
Para aqueles que buscam um entendimento teórico mais profundo, o Capítulo 5 explora o funcionamento interno do modelo Mask RCNN e sua relação com a programação. Explicamos a teoria usando diagramas e imagens, evitando equações matemáticas complexas. Além disso, criamos um diagrama geral do modelo Mask RCNN para facilitar a compreensão. Embora resumir o mecanismo de um modelo em grande escala tenha sido desafiador, acreditamos que o diagrama geral seja claro e fácil de entender. Encorajamos você a dar uma olhada. À medida que o conteúdo se torna mais avançado, as explicações em japonês podem se tornar menos frequentes. Portanto, recomendamos consultar este curso para obter orientações adicionais.Recursos Adicionais
No Capítulo 5, também fornecemos explicações sobre como a teoria do modelo Mask RCNN corresponde à programação. Incluímos um Jupyter Notebook no GitHub, que simplifica o "funcionamento interno" do programa do modelo Mask RCNN. Se você estiver disposto ao desafio, sinta-se à vontade para explorar o programa.O que Você Aprenderá
Ao se inscrever neste curso, você adquirirá conhecimento sobre os seguintes tópicos: - Compreender modelos de reconhecimento de imagens com IA, com foco no modelo Mask RCNN - Construir um ambiente virtual do zero no Windows 10 - A teoria por trás do modelo Mask RCNN - A relação entre modelos de aprendizado profundo e programação realEstimar frete
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