Torne-se um especialista em Robótica e Visão Artificial em 24 meses com este Advanced Master da TECH. Matricule-se já"

O crescimento da Inteligência Artificial e da Robótica está mudando o panorama tecnológico, econômico e social em nível global. Nesse contexto, a capacitação em áreas como Visão Artificial é crucial para se manter atualizado em um ambiente de avanços rápidos e mudanças disruptivas. A crescente interação entre humanos e máquinas, e a necessidade de processar informações visuais de forma eficiente, exigem profissionais altamente capacitados para liderar a inovação e enfrentar os desafios.

Um cenário favorável para profissionais de engenharia que desejam progredir em um setor em ascensão. Por esta razão, a TECH desenvolveu este Advanced Master em Robótica e Visão Artificial , que oferece capacitação abrangente nessas disciplinas emergentes, abrangendo tópicos como Realidade Aumentada, Inteligência Artificial e processamento de informações visuais em máquinas, entre outros.

Um programa de estudos que oferece uma abordagem teórico-prática, permitindo que os alunos apliquem seus conhecimentos em ambientes reais. Além disso, é uma capacitação 100% online, que permite que os alunos adaptem seu aprendizado às suas responsabilidades pessoais e profissionais. Dessa forma, eles terão acesso a materiais educacionais de alta qualidade, como vídeos, leituras essenciais e recursos detalhados, fornecendo uma visão abrangente de Robótica e Visão Artificial .

Além disso, graças à metodologia Relearning, baseada na repetição contínua dos conteúdos mais importantes, o aluno reduzirá o tempo de estudo e consolidará os conceitos de forma mais fácil.

Uma capacitação única no panorama acadêmico, distinguida também pela excelente equipe de especialistas nessa área. Sua excelente experiência no setor são evidentes em um programa avançado, oferecido exclusivamente pela TECH. 

Torne-se um líder em inovação e aborde os desafios éticos e de segurança na criação de soluções inovadoras e eficazes em diferentes setores da indústria” 

Este Advanced Master em Robótica e Visão Artificial  conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Informática
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil, fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas essenciais para o exercício da profissão
• Contém exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Sua ênfase especial em metodologias inovadoras no desenvolvimento de Robôs e Visão Artificial
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Aproveite a oportunidade de estudar de maneira 100% online, adaptando o tempo de estudo às suas circunstâncias pessoais e profissionais”

A equipe de professores deste programa de estudos é formada por profissionais da área da Robótica, cuja experiência é somada nesta capacitação, além de reconhecidos especialistas de empresas conceituadas e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, oferece ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma aprendizagem imersiva, programada para capacitar através de situações reais.

O desenvolvimento deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, pelo qual o aluno deverá resolver as diferentes situações da prática profissional que surgirem ao longo do programa. Para isso, o profissional contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo, desenvolvido por especialistas reconhecidos nesta área.

Analise através do melhor material didático como realizar o ajuste e a parametrização dos algoritmos de SLAM"

 Aprofunde-se nos avanços alcançados em Deep Learning quando e onde desejar"

Com esta capacitação, o profissional de engenharia adquirirá os conhecimentos necessários para enfrentar desafios no campo da Robótica e Visão Artificial , o que lhes permitirá se destacar em um mercado de trabalho em constante evolução e fornecer soluções práticas e eficazes em sua área de atuação. Para isso, a TECH oferece as ferramentas pedagógicas mais inovadoras e um corpo docente especializado que responderá a quaisquer dúvidas dos alunos sobre o conteúdo deste programa.

Os estudos de caso desta capacitação proporcionarão a você uma abordagem eminentemente prática sobre o Design e Modelagem de Robôs” 

Objetivos gerais

• Desenvolver os fundamentos matemáticos para a modelagem cinemática e dinâmica de robôs
• Aperfeiçoar o uso de tecnologias específicas para a criação de arquiteturas para robôs, modelagem de robôs e simulação
• Gerar um conhecimento especializado sobre Inteligência Artificial
• Desenvolver as tecnologias e dispositivos mais comumente utilizados na automação industrial
• Identificar os limites das técnicas atuais para identificar obstáculos em aplicações robóticas
• Obter uma visão global dos dispositivos e hardware utilizados no mundo da visão artificial
• Analisar os diferentes campos nos quais a visão é aplicada
• Identificar onde estão os avanços tecnológicos em visão no momento
• Avaliar o que está sendo pesquisado e o que os próximos anos reservam
• Estabelecer uma base sólida na compreensão dos algoritmos e técnicas de processamento digital de imagens
• Avaliar técnicas fundamentais de visão por computador
• Analisar técnicas avançadas de processamento de imagem
• Apresentar a biblioteca open 3D
• Analisar as vantagens e dificuldades de trabalhar em 3D em vez de 2D
• Introduzir as redes neurais e examinar como elas funcionam
• Analisar as métricas para uma capacitação adequada
• Analisar as métricas e ferramentas existentes
• Examinar o pipeline de uma rede de classificação de imagens
• Analisar as redes neurais de segmentação semântica e suas métricas

Objetivos específicos

Módulo 1. Robótica. Design e Modelagem de Robôs

• Analisar o uso da Tecnologia de Simulação Gazebo
• Dominar o uso da linguagem de modelagem de robôs URDF
• Desenvolver conhecimentos especializados no uso da tecnologia de Robot Operating System
• Modelar e simular Robôs Manipuladores, Robôs Móveis Terrestres, Robôs Móveis Aéreos e Modelar e Simular Robôs Móveis Aquáticos

Módulo 2. Agentes inteligentes. Aplicando Inteligência Artificial a Robôs e Softbots

• Analisar a inspiração biológica para Inteligência Artificial e agentes inteligentes
• Avaliar a necessidade de algoritmos inteligentes na sociedade atual
• Determinar as aplicações das técnicas avançadas de Inteligência Artificial em Agentes Inteligentes
• Demonstrar a forte conexão entre Robótica e Inteligência Artificial
• Estabelecer as necessidades e desafios apresentados pela Robótica que podem ser resolvidos com Algoritmos Inteligentes
• Desenvolver implementações concretas de algoritmos de Inteligência Artificial
• Identificar os algoritmos de Inteligência Artificial que são estabelecidos na sociedade atual e seu impacto na vida cotidiana

Módulo 3. Deep Learning

• Analisar as famílias que compõem o mundo da inteligência artificial
• Compilar os principais frameworks de Deep Learning
• Definir as redes neurais
• Apresentar os métodos de aprendizagem das redes neurais
• Fundamentar as funções de custo
• Estabelecer as funções mais importantes de ativação
• Examinar técnicas de regularização e padronização
• Desenvolver métodos de otimização
• Introduzir os métodos de inicialização

Módulo 4. A robótica na automação de processos industriais

• Analisar o uso, aplicações e limitações das redes de comunicação industriais
• Estabelecer padrões de segurança de máquinas para um projeto correto
• Desenvolver técnicas de programação limpa e eficiente em PLCs
• Propor novas formas de organizar as operações utilizando máquinas de estado
• Demonstrar a implementação de paradigmas de controle em aplicações reai de PLCs
• Fornecer uma base para o projeto de sistemas pneumáticos e hidráulicos em automação
• Identificar os principais sensores e atuadores em robótica e automação

Módulo 5. Sistemas de Controle Automático em Robótica

• Gerar conhecimento especializado para o projeto de controladores não lineares
• Analisar e estudar problemas de controle
• Dominar os modelos de controle
• Projetar controladores não lineares para sistemas robóticos
• Implementar os controladores e avaliá-los em um simulador
• Identificar as diferentes arquiteturas de controle existentes
• Examinar os fundamentos do controle por visão
• Desenvolver técnicas de controle avançadas, tais como controle preditivo ou controle baseado no aprendizagem automática

Módulo 6. Algoritmos de planejamento de robôs

• Estabelecer os diferentes tipos de Algoritmos de Planejamento
• Analisar a complexidade do planejamento do movimento na Robótica
• Desenvolver técnicas para modelar o ambiente
• Examinar os prós e os contras de diferentes técnicas de planejamento
• Analisar algoritmos centralizados e distribuídos para coordenação de robôs
• Identificar os diferentes elementos na teoria da decisão
• Propor algoritmos de aprendizagem para resolver problemas de decisão

Módulo 7. Visão artificial

• Estabelecer como funciona o sistema de visão humana e como uma imagem é digitalizada
• Analisar a evolução da visão artificial
• Avaliar as técnicas de aquisição de imagem
• Gerar conhecimento especializado sobre os sistemas de iluminação como um fator importante no processamento de imagens
• Identificar os sistemas ópticos existentes e avaliar seu uso
• Examinar os sistemas de visão 3D e como esses sistemas dão profundidade às imagens
• Desenvolver os diferentes sistemas que existem fora do campo visível ao olho humano

Módulo 8. Aplicações e estado da arte

• Analisar o uso da visão artificial em aplicações industriais
• Determinar como a visão se aplica à revolução do veículo autônomo
• Analisar imagens na criação de conteúdo
• Desenvolver algoritmos de Deep Learning para análise médica e Machine Learning para a assistência na sala de cirurgia
• Analisar o uso da visão em aplicações comerciais
• Determinar como os robôs têm olhos através da visão artificial e como ela se aplica às viagens espaciais
• Estabelecer o que é realidade aumentada e campos de uso
• Analisar a revolução da Cloud Computing
• Apresentar o estado da arte e o que os próximos anos nos reservam

Módulo 9. Técnicas de Visão Artificial em Robótica: Processamento e análise de imagens

• Analisar e entender a importância dos sistemas de visão na robótica
• Estabelecer as características dos diferentes sensores de percepção a fim de escolher os mais adequados de acordo com a aplicação
• Identificar técnicas para extrair informações dos dados dos sensores
• Aplicar ferramentas de processamento de informações visuais
• Desenvolver algoritmos de processamento digital de imagens
• Analisar e prever o efeito das mudanças de parâmetros sobre os resultados dos algoritmos
• Avaliar e validar os algoritmos desenvolvidos em função dos resultados

Módulo 10. Sistemas de Percepção Visual de Robôs com Aprendizagem Automática

• Dominar as técnicas de aprendizagem automática mais utilizadas hoje em dia no meio acadêmico e industrial
• Ampliar a compreensão das arquiteturas de redes neurais a fim de aplicá-las eficazmente a problemas reais
• Reutilizar as redes neurais existentes em novas aplicações usando o Transfer learning
• Identificar novos campos de aplicação de redes neurais generativas
• Analisar o uso de técnicas de aprendizagem em outros campos da Robótica, tais como localização e mapeamento
• Desenvolver as tecnologias atuais na nuvem para desenvolver a tecnologia baseada em redes neurais
• Examinar a implantação de sistemas de visão por aprendizagem em sistemas reais e embutidos

Módulo 11. SLAM Visual. Localização de robôs e mapeamento simultâneo através de técnicas de Visão Artificial

• Concretizar a estrutura básica de um sistema de Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)
• Identificar os sensores básicos usados na Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM visual)
• Estabelecer os limites e as capacidades do SLAM visual
• Compilar as noções básicas de geometria projetiva e epipolar para entender os processos de projeção de imagens
• Identificar as principais tecnologias do SLAM visual: Filtragem Gaussiana, Otimização e detecção de fechamento de loop
• Descrever em detalhes o funcionamento dos principais algoritmos de SLAM visual
• Analisar como realizar o ajuste e a parametrização dos algoritmos SLAM

Módulo 12. Aplicação à Robótica das Tecnologias de Realidade Virtual e Aumentada

• Determinar as diferenças entre os diversos tipos de realidades
• Analisar os padrões atuais para modelagem de elementos virtuais
• Examinar os periféricos mais comumente usados em ambientes imersivos
• Definir modelos geométricos de robôs
• Avaliar os motores físicos para modelagem dinâmica e cinemática de robôs
• Desenvolver projetos de Realidade Virtual e Realidade Aumentada

Módulo 13. Sistemas de comunicação e interação com robôs

• Analisar as estratégias atuais de processamento da linguagem natural: heurísticas, estocásticas, baseadas em redes neurais, aprendizagem baseada em reforço
• Avaliar os benefícios e fraquezas do desenvolvimento de sistemas de interação transversais, ou focados em uma situação específica
• Especificar os problemas ambientais a serem resolvidos para uma comunicação eficaz com o robô
• Estabelecer as ferramentas necessárias para administrar a interação e discernir o tipo de iniciativa de diálogo a ser perseguida
• Combinar estratégias de reconhecimento de padrões para inferir as intenções do interlocutor e responder a elas da melhor maneira possível
• Determinar a expressividade otimizada do robô com base em sua funcionalidade e ambiente e aplicar técnicas de análise emocional para adaptar sua resposta
• Propor estratégias híbridas para interação com o robô: vocal, tátil e visual

Módulo 14. Processamento digital de imagens

• Examinar as bibliotecas de processamento de imagens digitais comerciais e de código aberto
• Determiar o que é uma imagem digital e avaliar as operações fundamentais para poder trabalhar com elas
• Apresentar os filtros em imagens
• Analisar a importância e o uso dos histogramas
• Apresentar as ferramentas para modificar de imagens pixel a pixel
• Propor ferramentas de segmentação de imagem
• Analisar as operações morfológicas e suas aplicações
• Determinar a metodologia na calibração de imagens
• Avaliar os métodos para segmentar imagens com visão convencional

Módulo 15. Processamento digital de imagens avançado

• Examinar os filtros avançados de processamento digital de imagem
• Determinar as ferramentas de análise e extração de contornos
• Analisar os algoritmos de busca de objetos
• Demonstrando como trabalhar com imagens calibradas
• Analisar técnicas matemáticas para a análise de geometrias
• Avaliar diferentes opções na composição da imagem
• Desenvolver a interface do usuário

Módulo 16. Processamento de imagens 3D

• Examinar uma imagem 3D
• Analisar o software utilizado para o processamento de dados 3D
• Desenvolvendo o open3D
• Determinar os dados relevantes de uma imagem 3D
• Demonstrar as ferramentas de visualização
• Definir filtros para a eliminação de ruído
• Propor ferramentas para cálculos geométricos
• Analisar metodologias de detecção de objetos
• Avaliar métodos de triangulação e reconstrução de cenas

Módulo 17. Redes convolucionais e classificação da imagem

• Gerar conhecimento especializado sobre redes neurais convolucionais
• Estabelecer as métricas de avaliação
• Analisar o funcionamento das CNNs para classificação de imagens
• Avaliar o Data Augmentation
• Propor técnicas para evitar o Overfitting
• Examinar as diferentes arquiteturas
• Compilar os métodos de inferência

Módulo 18. Detecção de objetos

• Analisar como funcionam as redes de detecção de objetos
• Examinar os métodos tradicionais
• Determinar as métricas de avaliação
• Identificar os principais datasets utilizados no mercado
• Propor arquiteturas do tipo Two Stage Object Detector
• Analisar Métodos de Fine Tunning
• Examinar diferentes arquiteturas tipo Single Shoot
• Estabelecer algoritmos de rastreamento de objetos
• Implementar a detecção e o monitoramento de pessoas

Módulo 19. Segmentação de imagens com deep learning

• Analisar como funcionam as redes de segmentação semântica
• Avaliar os métodos tradicionais
• Examinar as métricas de avaliação e diferentes arquiteturas
• Examinar os domínios de vídeo e pontos de nuvem
• Aplicar os conceitos teóricos por meio de diferentes exemplos

Módulo 20. Segmentação de Imagens e Técnicas Avançadas de visão computadorizada

• Desenvolver conhecimento especializado sobre a gestão de ferramentas
• Examinar a segmentação semântica na medicina
• Identificar a estrutura de um projeto de segmentação
• Analisar os autocodificadores
• Desenvolver as redes adversárias generativas 

Projete e desenvolva sistemas robóticos avançados que sejam eficientes e colaborativos, melhorando a interação humano-robô e garantindo a segurança em diversos ambientes”