Descrição
Aprendizado Profundo na Prática III: Reconhecimento Facial
Reconhecimento facial usando Python, openCV, MTCNN e FaceNet com Tensorflow e Keras
Sobre o curso Bem-vindo ao curso Aprendizado Profundo na Prática III sobre Reconhecimento Facial. Eu sou John Smith e serei seu instrutor neste curso. Este curso é a terceira parte da série Aprendizado Profundo na Prática. Ele oferece uma introdução abrangente ao reconhecimento facial usando técnicas de aprendizado profundo, como MTCNN para extração de rosto e FaceNet para reconhecimento facial. Meus cursos anteriores focaram em classificação de objetos e transferência de aprendizado usando Tensorflow e Keras. Neste curso, você aprenderá todo o processo de sistemas de reconhecimento facial, começando pela extração do rosto de uma imagem e sua localização usando caixas delimitadoras. Em seguida, processaremos o rosto extraído por meio de uma rede neural convolucional chamada FaceNet para criar uma impressão digital única do rosto, conhecida como incorporação facial. Essas incorporações faciais podem ser armazenadas em um banco de dados e comparadas com outras incorporações faciais para identificar indivíduos de interesse. Ao longo deste curso, eu o guiarei passo a passo no desenvolvimento de um aplicativo Python que realiza essas operações. Empolgante, não é? Por que o curso é importante? Este curso é crucial devido à crescente importância dos sistemas de reconhecimento facial em aplicações do mundo real. Esses sistemas em constante evolução são utilizados em várias áreas, incluindo vigilância, controle de acesso e identificação biométrica. Ao fazer este curso, você obterá conhecimento teórico e prático de sistemas de reconhecimento facial, permitindo que você desenvolva seus próprios projetos usando Python. A motivação por trás deste curso é fornecer um recurso consolidado que economiza tempo na busca por referências dispersas online e permite que você mergulhe rapidamente no campo. O que você ganha com isso? Este curso oferece uma cobertura rápida, mas abrangente, de sistemas de reconhecimento facial, levando você de Zero a Herói. Começaremos explicando os conceitos fundamentais de sistemas de reconhecimento facial e como os modelos de aprendizado profundo para incorporação facial são treinados e gerados. Em seguida, forneceremos uma introdução prática ao reconhecimento facial usando MTCNN para extração de rosto e FaceNet para reconhecimento facial, tudo implementado em Python. Utilizaremos as APIs do Tensorflow e Keras para carregar o modelo FaceNet. Além disso, um notebook Jupyter será fornecido como guia ao longo das aulas, permitindo que você aplique os conceitos e escreva código enquanto aprende. Ao final deste curso, você terá uma compreensão completa de todo o processo de reconhecimento facial e a capacidade de desenvolver e integrar seu próprio aplicativo em seus projetos. Pré-requisitos Para aproveitar ao máximo este curso, é necessário ter conhecimento básico de programação em Python. Embora ter uma compreensão básica de aprendizado profundo e TensorFlow seja vantajoso, não é obrigatório. Em qualquer caso, você pode consultar meus cursos anteriores, Aprendizado Profundo na Prática I e II, para uma introdução prática ao aprendizado profundo. Bem-vindo ao curso e espero que você tenha uma experiência de aprendizado agradável. Vamos começar! Sobre mim Eu sou John Smith, professor titular de Ciência da Computação e líder do Laboratório de Robótica e Internet das Coisas na ABC University. Sou autor de dois cursos de sucesso sobre Aprendizado Profundo e Sistema Operacional de Robôs (ROS). Este curso é a terceira parte da série Aprendizado Profundo na Prática, focando em sistemas de reconhecimento facial. A série tem como objetivo apresentar tópicos avançados de aprendizado profundo de maneira amigável para iniciantes, permitindo que os usuários se envolvam rapidamente em projetos práticos com investimento mínimo de tempo. Os cursos anteriores abordaram projetos de classificação de objetos e transferência de aprendizado. O que você aprenderá - Compreender os fundamentos de sistemas de reconhecimento facial - Extrair rostos usando MTCNN em Python - Criar incorporações faciais usando FaceNet em Tensorflow e Keras - Identificar indivíduos com base em suas características faciaisEstimar frete
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