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Curso de Aprendizado Profundo para Visão Computacional

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado Profundo para Visão Computacional: Dos Pixels à Semântica

Bem-vindo ao nosso curso, Aprendizado Profundo para Visão Computacional: Dos Pixels à Semântica

Neste curso, abordaremos três partes principais. A primeira parte aborda os fundamentos do pipeline tradicional de visão computacional e como lidar com imagens usando as bibliotecas OpenCV e Pillow. Exploraremos várias técnicas de pré-processamento de imagens, como limiarização, remoção de ruído, desfoque, filtragem, detecção de bordas e contornos. Além disso, construiremos aplicativos simples como Detecção de Placas de Carro (LPD) e reconhecimento de atividades. Isso abrirá caminho para entender o impacto do aprendizado profundo na visão computacional, à medida que transforma filtros tradicionais em parâmetros aprendíveis usando Redes Neurais Convolucionais (ConvNets). Aprofundaremos os conceitos básicos das ConvNets, incluindo a arquitetura para classificação de imagens, hiperparâmetros como kernels, passos, maxpool e cálculos de tamanho de mapa de características. Indo além da arquitetura Vanilla, também exploraremos meta-arquiteturas e padrões de design de ConvNets de última geração, como conexões de salto, Inception e DenseNet. Na segunda parte do curso, aprenderemos como utilizar ConvNets para resolver problemas práticos em vários cenários, incluindo situações com dados limitados. Exploraremos a transferência de aprendizado e suas diferentes aplicações, bem como técnicas para depurar e visualizar os kernels aprendidos em ConvNets. A parte final do curso se concentra em diferentes aplicações de visão computacional usando ConvNets. Exploraremos o padrão de design Encoder-Decoder e suas aplicações. Começaremos abordando a segmentação semântica, onde construiremos uma arquitetura U-Net do zero usando o conjunto de dados Cambridge Video (CAMVID). Em seguida, aprofundaremos a Detecção de Objetos, abrangendo arquiteturas de duas etapas e de uma única etapa, como SSD e YOLO. Também exploraremos arquiteturas de ConvNet Espaço-Temporais para lidar com dados de vídeo. Por fim, introduziremos o Aprendizado Profundo 3D para estender o uso de ConvNets para processamento de dados 3D, como dados LiDAR.

O que você aprenderá

  • Desenvolver uma base sólida em visão computacional usando métodos tradicionais e de Aprendizado Profundo
  • Obter uma compreensão profunda das Redes Neurais Convolucionais e suas aplicações em visão computacional
  • Construir projetos práticos com ConvNets, incluindo classificação de imagens, detecção de múltiplos objetos e segmentação semântica
  • Entender e aplicar conceitos de Transferência de Aprendizado na resolução de problemas práticos
  • Aprender como visualizar e depurar ConvNets, obtendo insights sobre suas dinâmicas subjacentes
  • Utilizar técnicas de aumento de dados e lidar efetivamente com conjuntos de dados grandes e pequenos usando ConvNets
  • Compreender os conceitos básicos de manipulação de dados temporais e de vídeo usando modelos Espaço-Temporais
  • Adquirir uma compreensão fundamental do Aprendizado Profundo 3D e suas aplicações no processamento de conjuntos de dados 3D

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