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Curso de Aprendizado Profundo para Detecção de Objetos com Python e PyTorch

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado Profundo para Detecção de Objetos com Python e PyTorch

Detecção de Objetos para Visão Computacional usando Aprendizado Profundo com PyTorch e Python. Treine e Implante Modelos (Detectron2, RCNN)

Você está pronto para explorar o cativante mundo da detecção de objetos usando aprendizado profundo? Em nosso curso abrangente "Aprendizado Profundo para Detecção de Objetos com Python e PyTorch", iremos guiá-lo pelos conceitos e técnicas fundamentais necessárias para detectar, classificar e localizar objetos em imagens. A detecção de objetos tem uma ampla gama de aplicações potenciais na vida real em diversos campos. É usada em veículos autônomos para perceber e compreender seu entorno, auxiliando na detecção e rastreamento de pedestres, veículos, placas de trânsito, semáforos e outros objetos na estrada. A detecção de objetos também é empregada em vigilância e segurança usando drones para identificar e rastrear atividades suspeitas, intrusos e objetos de interesse. Além disso, ela encontra utilidade em monitoramento de tráfego, detecção de capacetes e placas de identificação, rastreamento de jogadores, detecção de defeitos, uso industrial e muito mais. Com a poderosa combinação de programação em Python e o framework de aprendizado profundo PyTorch, você explorará algoritmos e arquiteturas de ponta como R-CNN, Fast RCNN e Faster R-CNN. Ao longo do curso, você desenvolverá uma compreensão sólida de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e seu papel na detecção de objetos. Você aprenderá como utilizar modelos pré-treinados e ajustá-los para detecção de objetos usando a biblioteca Detectron2 desenvolvida pelo Facebook AI Research (FAIR). O curso abrange todo o pipeline com experiência prática em Detecção de Objetos usando Aprendizado Profundo com Python e PyTorch, incluindo: - Aprendendo Detecção de Objetos com Programação em Python e PyTorch - Aprendendo Detecção de Objetos usando Modelos de Aprendizado Profundo - Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN) - Aprendendo as Arquiteturas RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN e Mask RCNN - Realizando Detecção de Objetos com Fast RCNN e Faster RCNN - Introdução ao Detectron2 do Facebook AI Research (FAIR) - Realizando Detecção de Objetos com Modelos do Detectron2 - Explorando Conjuntos de Dados Personalizados de Detecção de Objetos com Anotações - Realizando Detecção de Objetos em Conjuntos de Dados Personalizados usando Aprendizado Profundo - Treinando, Testando, Avaliando seus Próprios Modelos de Detecção de Objetos e Visualizando Resultados - Realizando Segmentação de Instâncias de Objetos em Nível de Pixel usando Mask RCNN - Realizando Segmentação de Instâncias de Objetos em Conjuntos de Dados Personalizados com PyTorch e Python Ao final deste curso, você possuirá o conhecimento e as habilidades necessárias para aplicar Aprendizado Profundo a problemas de Detecção de Objetos em seu próprio trabalho ou pesquisa. Seja você um Engenheiro de Visão Computacional, Cientista de Dados ou Desenvolvedor, este curso é a oportunidade perfeita para aprimorar sua compreensão de Aprendizado Profundo. Vamos embarcar nesta emocionante jornada de Aprendizado Profundo para Detecção de Objetos com Python e PyTorch.

O que você aprenderá

- Aprender Detecção de Objetos com Programação em Python e PyTorch - Aprender Detecção de Objetos usando Modelos de Aprendizado Profundo - Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNN) - Aprender as Arquiteturas RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN e Mask RCNN - Realizar Detecção de Objetos com Fast RCNN e Faster RCNN - Introdução ao Detectron2 do Facebook AI Research (FAIR) - Realizar Detecção de Objetos com Modelos do Detectron2 - Explorar Conjuntos de Dados Personalizados de Detecção de Objetos com Anotações - Realizar Detecção de Objetos em Conjuntos de Dados Personalizados usando Aprendizado Profundo - Treinar, Testar, Avaliar seus Próprios Modelos de Detecção de Objetos e Visualizar Resultados - Realizar Segmentação de Instâncias de Objetos em Nível de Pixel usando Mask RCNN - Realizar Segmentação de Instâncias de Objetos em Conjuntos de Dados Personalizados com PyTorch e Python

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