"""

Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo com OpenCV

Aprofunde-se nos Conceitos Avançados de OpenCV e Aprendizado de Máquina

Explore os conceitos de ponta de OpenCV e Aprendizado de Máquina para detectar e analisar imagens no OpenCV. As técnicas de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo estão revolucionando várias indústrias, desde aplicações de realidade aumentada e mista até coleta de dados. O OpenCV é uma biblioteca versátil que permite o desenvolvimento de aplicativos de visão computacional em tempo real, focando no processamento de imagens, captura e análise de vídeo, incluindo detecção de rosto e objetos. Este curso abrangente de 3 em 1 adota uma abordagem passo a passo baseada em projetos para ensinar os métodos mais recentes de Aprendizado Profundo para Visão Computacional usando o OpenCV. Neste curso, você não apenas aprenderá e experimentará técnicas de Aprendizado de Máquina, mas também adquirirá experiência prática no carregamento, armazenamento e visualização de dados usando o OpenCV e o Python. Você também explorará técnicas de Aprendizado Profundo comumente usadas em Visão Computacional, como remoção de ruído, classificação/correspondência de similaridade, geração de imagens e detecção de objetos. Além disso, você dominará o uso do OpenCV desenvolvendo aplicativos básicos para detecção e reconhecimento de objetos por meio do Aprendizado Profundo. Ao final deste curso, você terá adquirido as habilidades para detectar e decodificar imagens usando conceitos avançados de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo com o OpenCV.

Conteúdo e Visão Geral do Curso

Este programa de treinamento consiste em 3 cursos completos cuidadosamente selecionados para fornecer o treinamento mais abrangente possível. O primeiro curso, "Métodos Avançados e Aprendizado Profundo para OpenCV", oferece uma introdução prática ao aprendizado de máquina e processamento de imagens usando o OpenCV e o Python. Você aprenderá como criar gráficos e visualizações personalizados e adquirirá a capacidade de lidar com seus próprios problemas de aprendizado de máquina. O segundo curso, "Aprendizado Profundo Prático para Visão Computacional", concentra-se em gerar, detectar e classificar imagens com maior velocidade e precisão. Você será apresentado a conceitos de aprendizado profundo e várias técnicas para classificação, detecção, segmentação e geração de imagens. Ao final deste curso, você será capaz de usar visão computacional e aprendizado profundo para codificar, classificar, detectar e estilizar imagens para aplicações do mundo real. O terceiro curso, "Detecção e Reconhecimento de Objetos com Aprendizado Profundo no OpenCV", explora o aproveitamento do poder do aprendizado profundo no OpenCV para o reconhecimento de objetos. Você aprenderá como aprimorar suas habilidades no OpenCV com aprendizado profundo e explorar a aplicação prática das bibliotecas do OpenCV. Desde o trabalho com imagens e aplicação de aprimoramentos e filtros até a criação de aplicativos para reconhecimento de objetos, classificação e reconhecimento de texto, este curso o equipará com as habilidades necessárias para desenvolver soluções práticas de visão computacional. Ao final deste curso, você terá dominado as técnicas para detectar e decodificar imagens usando conceitos avançados de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo com o OpenCV.

Sobre os Autores

Michael Anderson é um Pesquisador Pós-Doutorado na Universidade de Washington em Seattle. Sua especialidade está na interseção entre neurociência, visão computacional e aprendizado de máquina. Michael é autor de dois livros sobre OpenCV com Python e Aprendizado de Máquina para OpenCV. Ele é um contribuidor ativo para projetos de software de código aberto e possui experiência profissional em programação em Python, C/C++, CUDA, MATLAB e Android. Jakub Novak é um programador experiente com mais de 25 anos de experiência. Ele é especializado em Python e Django e está envolvido na construção de sistemas complexos desde 2006. Jakub descobriu o Aprendizado de Máquina enquanto trabalhava em um projeto de startup e desde então desenvolveu uma abordagem prática para ensinar o assunto. Ele acredita em manter as coisas simples e tem como objetivo compartilhar seu conhecimento com os outros. Alexandra Thompson possui ampla experiência em OpenCV e tem se envolvido ativamente nas áreas de ML e IA. Ela trabalhou em projetos envolvendo processamento de imagens e desenvolveu software usando o OpenCV e as bibliotecas Qt. Alexandra também ministrou aulas sobre esses tópicos, o que lhe proporcionou um profundo entendimento dos desafios práticos enfrentados durante o processo de aprendizado.

O que Você Aprenderá

- Obtenha uma compreensão profunda de inicialização, impulsionamento, votação e ensacamento. - Descubra estruturas ocultas em dados usando agrupamento k-means. - Codifique, decodifique e remova ruídos de imagens usando autoencoders. - Entenda a estrutura e função de redes neurais e CNN/pooling. - Classifique imagens usando métodos inteligentes de Aprendizado Profundo no OpenCV. - Detecte objetos em imagens usando o método You Only Look Once (YOLOv3). - Trabalhe com ferramentas avançadas de imagem como Deep Dream, Transferência de Estilo e Neural Doodle. - Explore as funcionalidades do OpenCV para detecção e reconhecimento de objetos por meio do Aprendizado Profundo. - Domine o uso do OpenCV criando aplicativos básicos."""