Descrição
Curso Avançado de Visão Computacional: Técnicas de Aprendizado Profundo
Visão Geral do Curso
Bem-vindo ao nosso curso avançado de Visão Computacional, onde você aprenderá técnicas de ponta em aprendizado profundo. Neste curso, exploraremos várias arquiteturas como VGG, ResNet e Inception, juntamente com tópicos avançados como GANs, detecção de objetos e transferência de estilo neural. Através de exercícios práticos e projetos, você ganhará experiência prática no uso do TensorFlow, Keras e Python para implementar essas técnicas.Destaque do Curso
Este curso é constantemente atualizado para fornecer as últimas novidades em visão computacional. Substituímos o algoritmo SSD pelo RetinaNet, uma abordagem mais moderna e superior. Você aprenderá como usar modelos pré-treinados e treinar seus próprios modelos usando conjuntos de dados personalizados no Google Colab.Conteúdo do Curso
Este curso foi projetado para preencher a lacuna entre arquiteturas básicas de CNN e modelos de última geração. Aplicaremos esses modelos para analisar imagens de células sanguíneas, criando um sistema que supera a expertise humana no diagnóstico médico. Também exploraremos o conceito fascinante de futuros médicos sendo robôs em vez de humanos. Um dos principais tópicos que abordaremos é a detecção de objetos, onde não apenas classificamos imagens, mas também localizamos cada objeto e prevemos sua etiqueta. Essa habilidade é crucial para veículos autônomos detectarem carros, pedestres, bicicletas e semáforos em tempo real. Exploraremos o algoritmo SSD altamente eficiente e preciso para detecção de objetos. Outra tarefa emocionante de visão computacional que exploraremos é a transferência de estilo neural. Essa técnica permite combinar o conteúdo de uma imagem com o estilo de outra, criando uma saída única e artística em segundos. Além disso, apresentaremos a você as GANs, uma arquitetura poderosa para gerar imagens fotorrealistas usando redes neurais. Ao longo do curso, nos concentraremos em blocos de construção de alto nível em vez de detalhes matemáticos complexos. Você não precisará escrever código complexo de baixo nível em TensorFlow, Theano ou PyTorch. Em vez disso, usaremos principalmente o Keras, que simplifica o processo de implementação e permite que você se concentre nos conceitos.Pré-requisitos
Para aproveitar ao máximo este curso, é recomendado que você tenha conhecimento prévio em construção, treinamento e uso de CNNs usando uma biblioteca, preferencialmente em Python. Compreender os conceitos teóricos básicos por trás de convolução e redes neurais também é benéfico. Além disso, ter habilidades decentes de codificação em Python, especialmente em ciência de dados e na pilha Numpy, será vantajoso.Benefícios do Curso
Ao final deste curso, você será capaz de: - Compreender e aplicar técnicas de transferência de aprendizado - Dominar o uso de arquiteturas de CNN de última geração, como VGG, ResNet e Inception - Dominar algoritmos de detecção de objetos, como SSD, para análise de imagem precisa e eficiente - Aprender e aplicar transferência de estilo neural para criar imagens únicas e artísticas - Adquirir conhecimento em tópicos de visão computacional de última geração, incluindo GANs e localização de objetosRecursos Exclusivos
Orgulhamo-nos de fornecer uma experiência de aprendizado abrangente. Cada linha de código é explicada em detalhes, e você pode entrar em contato conosco a qualquer momento se tiver alguma dúvida ou discordância. Ao contrário de outros cursos, não perdemos tempo digitando no teclado por longos períodos. Acreditamos em fornecer conteúdo de qualidade que vá além do nível superficial. Também abordamos detalhes algorítmicos importantes que muitas vezes são negligenciados em outros cursos.Ordem Recomendada do Curso
Se você não tem certeza da ordem em que deve fazer nossos cursos, recomendamos verificar nossa palestra "Roteiro de Pré-requisitos de Aprendizado de Máquina e IA". Este roteiro está disponível na seção de perguntas frequentes de qualquer um de nossos cursos, incluindo o curso gratuito de Numpy. Ele o guiará na seleção da sequência mais adequada para sua jornada de aprendizado. Junte-se a nós neste curso emocionante e desbloqueie o potencial de técnicas avançadas de visão computacional. Nos vemos na aula!Aviso Legal
Observe que todos os nomes usados nesta descrição do curso são fictícios e não representam indivíduos ou organizações reais. """Estimar frete
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