Obtenha novos conhecimentos sobre Algoritmos de Rastreamento de Objetos e Vantagens de Modelos Pré-treinados, graças à melhor universidade online do mundo, de acordo com a Forbes"

A importância do Deep Computer Vision com redes neurais convolucionais reside em sua capacidade de executar uma ampla variedade de tarefas em diferentes domínios. Essas técnicas revolucionaram a visão computacional e permitiram avanços significativos em campos como medicina, robótica, segurança, transporte e indústria.

Por esse motivo, a TECH criou um Curso de Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais com o objetivo de fornecer aos alunos as habilidades e competências necessárias para que possam realizar seu trabalho como especialistas com a maior eficiência e qualidade possíveis. Assim, ao longo deste programa, serão abordados aspectos como a definição da camada de entrada, a inicialização de pesos ou a arquitetura VGG. 

Tudo isso, por meio de um conveniente modo 100% online que permite que os alunos organizem seus horários e estudos, conciliando com seus outros trabalhos e interesses diários. Além disso, essa qualificação conta com os materiais teóricos e práticos mais completos do mercado, o que facilita o processo de estudo do aluno e permite que ele atinja seus objetivos com rapidez e eficiência. 

Torne-se um especialista em Deep Computer Vision em apenas 6 semanas e com total liberdade de organização"

Este Curso de Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático presente em sua elaboração oferece informações práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• 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

Impulsione seu perfil profissional em uma das áreas mais promissoras do setor de TI , graças à TECH e aos materiais multimídia mais inovadores"

O corpo docente deste programa inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestigio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.

Aprofunde-se na Arquitetura Visual Cortex e na Convolução 2D no conforto de sua casa, a qualquer hora do dia"

Acesse todo o conteúdo sobre Algoritmos de Rastreamento de Objetos em seu tablet, celular ou computador e com total liberdade para organizar seus estudos"

O objetivo final deste Curso de Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais é que o aluno adquira uma atualização precisa de seus conhecimentos nessa área. Uma atualização que permitirá que os alunos trabalhem com a mais alta qualidade e eficiência possíveis. Tudo isso, graças à TECH e a uma modalidade 100% online que dá total liberdade de organização e horários ao aluno.

Aprofunde-se em todos os aspectos essenciais em Personalização de Processamento de Imagens, no conforto de sua casa ou escritório" 

Objetivos gerais

• Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
• Aplicar esses princípios aos algoritmos de aprendizado profundo para aprender automaticamente
• Examinar os conceitos-chave de Aprendizado Supervisionado e como eles se aplicam aos modelos de redes neurais
• Analisar o treinamento, a avaliação e a análise de modelos de redes neurais
• Fundamentar os conceitos-chave e as principais aplicações do aprendizado profundo
• Implementar e otimizar redes neurais com o Keras
• Desenvolver conhecimento especializado sobre o treinamento de redes neurais profundas
• Analisar os mecanismos de otimização e regularização necessários para o treinamento de redes profundas

Objetivos específicos

• Explorar e entender como as camadas convolucionais e de pooling funcionam para a arquitetura do Córtex Visual
• Desenvolver arquiteturas de CNN com o Keras
• Usar modelos pré-treinados do Keras para classificação, localização, detecção e rastreamento de objetos, bem como segmentação semântica

Matricule-se agora e obtenha novos conhecimentos sobre os tipos de Pooling e as arquiteturas CNN"