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课程主页: https://www.udemy.com/course/visao-computacional-o-guia-completo/
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Computação com Visão: O Guia Completo Este curso abrangente oferece uma introdução teórica e prática à Visão Computacional, um ramo da Inteligência Artificial que permite aos sistemas processar e analisar dados visuais de forma semelhante à humana. **Aplicações:** * Desbloqueio de smartphones por reconhecimento facial * Detecção de pedestres e manutenção de distância segura em carros autônomos * Identificação de pessoas por câmeras de segurança para disparo de alarmes * Segurança, marketing, tomada de decisão e produção **Oportunidades de Carreira:** * Salários competitivos, variando de R$ 5.000 (inicial) a R$ 15.000 (sênior) **Conteúdo do Curso:** Este curso cobre desde conceitos básicos até técnicas avançadas, equipando os alunos com as ferramentas necessárias para criar soluções de Visão Computacional aplicáveis a problemas reais. Tópicos abordados incluem: * Detecção e reconhecimento de faces (OpenCV, Dlib, LBPH) * Rastreamento de objetos (KCF, CSRT) * Classificação de imagens com Redes Neurais Artificiais * Redes Neurais Convolucionais * Transferência de aprendizado e fine-tuning * Detecção de emoções * Compressão de imagens com Autoencoders (TensorFlow) * Detecção de objetos com YOLO * Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) * Reconhecimento de gestos e ações (OpenCV) * Técnicas de Deep Dream * Transferência de estilo de imagens * Redes Adversariais Generativas (GANs) * Segmentação de imagens **Ferramentas Utilizadas:** * Linguagem de programação: Python * Ambientes de desenvolvimento: Google Colab, PyCharm Este curso é ideal para iniciantes em Visão Computacional, proporcionando uma base sólida em teoria e prática. Profissionais mais experientes podem utilizá-lo como material de referência.
A Visão Computacional é uma sub-área da Inteligência Artificial responsável pela criação de sistemas capazes de processar, analisar e identificar dados visuais de um modo similar ao humano. Existem muitas aplicações comerciais em várias áreas, como por exemplo: segurança, marketing, tomada de decisão e produção. Smartphones usam visão computacional para desbloquearem celulares utilizando reconhecimento facial, carros autônomos conseguem detectar pedestres e manter uma distância segura de outros veículos e câmeras de segurança identificam se existem pessoas no ambiente para disparar um alarme. Esses são somente alguns exemplos de aplicações comerciais desta área. Os profissionais de visão computacional podem ter salários similares aos das outras áreas de Machine Learning, indo de R$ 5.000 mensais numa posição inicial a R$ 15.000 numa posição sênior.Para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre as principais e mais modernas técnicas de Visão Computacional! Este curso é considerado um guia completo pelo fato de apresentar desde conceitos mais básicos até técnicas mais modernas e avançadas, de modo que ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções de Visão Computacional que podem ser aplicadas em problemas reais! Veja abaixo alguns dos projetos/tópicos que serão implementados passo a passo:Detecte faces em imagens e vídeos usando as bibliotecas OpenCV e DlibAprenda como reconhecer faces utilizando o algoritmo LBPH do OpenCV e também cálculos de distância com a biblioteca DlibRastreie objetos em vídeos usando os algoritmos KCF e CSRTAprenda a teoria sobre redes neurais artificiais e implemente redes neurais para classificar imagensImplemente redes neurais convolucionais para classificar imagensUtilize transferência de aprendizagem e fine tuning para obter resultados expressivos na classificação de imagensDetecte emoções de imagens e vídeosCompacte imagens utilizando autoencoders e a biblioteca TensorFlowDetecte objetos utilizando YOLO, umas das tecnologias mais robustas atualmenteConverta imagens em textos utilizando OCR (Optical Character Recognition)Reconheça gestos e ações utilizando o OpenCVCrie imagens alucinógenas utilizando a técnica de Deep dreamCombine estilos de imagens utilizando a técnica de transferência de estiloCrie imagens que não existem no mundo real utilizando GANs (Generative Adversarial Networks)Extraia informação útil de imagens utilizando segmentação de imagensCada tipo de problema requer técnicas diferentes para sua solução, portanto, conhecendo todas as áreas da Visão Computacional você saberá que técnicas utilizar nos mais variados tipos de cenários! Durante o curso, vamos utilizar a linguagem de programação Python, o Google Colab e também a IDE PyCharm. Este é o curso ideal caso seja seu primeiro contato com Visão Computacional, pois você aprenderá a teoria básica e a prática de todos os tópicos! Caso você seja de nível mais avançado, você pode utilizar esse curso como uma referência sobre a área.
