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Curso de Aprendizado Profundo com Python e Pytorch para Classificação de Imagens

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Descrição

Aprendizado Profundo com Python e PyTorch para Classificação de Imagens

Desbloqueie todo o potencial da Inteligência Artificial

Você está interessado em explorar as possibilidades ilimitadas da Inteligência Artificial? Você tem paixão por criar sistemas de reconhecimento de imagem altamente precisos? Se sim, nosso curso de Aprendizado Profundo com Python para Classificação de Imagens é perfeito para você! Junte-se a nós enquanto mergulhamos no mundo do Aprendizado Profundo e Visão Computacional usando PyTorch e Python. Neste curso abrangente, você aprenderá como utilizar modelos pré-treinados e transfer learning para obter resultados notáveis na classificação de imagens. A classificação de imagens é uma tarefa crucial de visão computacional que envolve reconhecer e prever rótulos para imagens de entrada usando técnicas avançadas de Aprendizado de Máquina. Ao longo do curso, você trabalhará com notebooks do Google Colab para escrever código Python para classificação de imagens usando modelos de Aprendizado Profundo. Você também obterá insights valiosos sobre como conectar o Google Colab ao Google Drive e acessar dados de forma transparente. Além disso, você dominará técnicas essenciais de pré-processamento de dados, como redimensionamento de imagens e recorte central. Nosso curso abrange dois tipos de Classificação de Imagens: classificação de rótulo único e classificação de rótulo múltiplo. Com o poder do Python e modelos de aprendizado profundo, você adquirirá proficiência em ambas as abordagens. Você explorará Redes Neurais Convolucionais (CNN), incluindo arquiteturas renomadas como LeNet, AlexNet, ResNet, GoogleNet e VGG. Além disso, você mergulhará no fascinante mundo do Transfer Learning. Descubra como ajustar modelos e usá-los como extratores de recursos fixos para obter resultados ótimos. Você também aprenderá a arte do Data Augmentation, uma técnica crucial para aprimorar o desempenho de seus modelos. Ao longo do curso, você ganhará experiência prática no carregamento de conjuntos de dados, criação de dataloaders e ajuste fino do Modelo Deep ResNet. Você também se tornará hábil na otimização de hiperparâmetros e na visualização eficaz de resultados. Na classificação de rótulo único, a rede prevê um único rótulo quando apresentada com uma imagem de entrada. Por outro lado, a classificação de rótulo múltiplo envolve a previsão de vários rótulos para uma imagem de entrada. Nosso curso o capacita com o conhecimento e as habilidades para se destacar em ambas as abordagens. Abordaremos extensivamente arquiteturas de aprendizado profundo, como ResNet e AlexNet. ResNet, uma rede neural convolucional profunda, é conhecida por seu desempenho excepcional na classificação e reconhecimento de imagens. Ela conquistou o primeiro lugar no desafio de Classificação ILSVRC 2015. AlexNet, outra rede poderosa, foi treinada no conjunto de dados ImageNet e venceu o desafio de Classificação ILSVRC 2012. Ao aproveitar ResNet e AlexNet, você ganhará experiência prática na classificação de imagens usando modelos de aprendizado profundo. Esses modelos de código aberto revolucionaram a comunidade de Aprendizado Profundo e desempenharam um papel fundamental no avanço da pesquisa em Visão Computacional. O que você aprenderá: - Dominar a Classificação de Imagens usando Modelos Pré-Treinados de Aprendizado Profundo com Python e PyTorch - Exceler na Classificação de Imagens de Rótulo Único e Classificação de Imagens de Rótulo Múltiplo com Python e PyTorch - Ganhar expertise em Redes Neurais Convolucionais (CNN), incluindo LeNet, AlexNet, ResNet, GoogleNet e VGG - Explorar Arquiteturas de Aprendizado Profundo como ResNet e AlexNet para Classificação de Imagens com PyTorch e Python - Escrever código Python e PyTorch de forma transparente no Google Colab - Realizar Pré-processamento de Dados usando Transformações - Alcançar resultados excepcionais na Classificação de Imagens de Rótulo Único com ResNet e AlexNet - Exceler na Classificação de Imagens de Rótulo Múltiplo com ResNet e AlexNet - Dominar a arte do Transfer Learning - Ganhar proficiência em Conjunto de Dados, Data Augmentation, Dataloaders e Função de Treinamento - Ajustar fino do Modelo Deep ResNet - Otimizar Hiperparâmetros do Modelo ResNet - Utilizar Deep ResNet como um Extrator de Recursos Fixo - Otimizar Modelos, Treinamento e Visualizar Resultados de forma eficaz

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