Domine os principais tipos de camadas da CNN e identifique partes maiores das imagens graças a este programa 100% online”

As Redes Convolucionais se estabeleceram como uma ferramenta versátil no campo da Visão Computacional. Sua importância está na capacidade de analisar, compreender e processar imagens ou vídeos de forma automatizada e eficiente. Entre a diversidade de suas aplicações, destaca-se sua relevância na autenticação biomédica, pois analisa as características faciais exclusivas de uma pessoa e as compara com um banco de dados para verificar sua identidade. Isso é indispensável em áreas como segurança de aeroportos ou controle de acesso em edifícios, entre outras.

Nesse contexto, a TECH desenvolveu um programa avançado que abordará de forma abrangente o Deep Learning Aplicado à Visão Computacional. O plano de estudos aprofundará o uso do Machine learning, dada sua importância no reconhecimento de padrões e na execução de tarefas de análise específicas. Ele também abordará todo o ciclo de criação de uma rede neural, com ênfase no treinamento e na validação. Por outro lado, os alunos aprenderão as estratégias mais avançadas de detecção e rastreamento de objetos. Para isso, eles implementarão métricas de avaliação de última geração, incluindo Intersection Over Union o Confidence Score. 

A fim de consolidar o domínio dos conteúdos, este Programa avançado aplica o sistema revolucionário do Relearning. A TECH é pioneira no uso deste modelo de ensino, que promove a assimilação de conceitos complexos através de sua reiteração natural e progressiva. Dessa forma, os alunos não precisam recorrer a técnicas complexas, como a memorização tradicional. O programa também se baseia em materiais de vários formatos, como infográficos, resumos interativos e vídeos explicativos. Tudo isso em uma modalidade conveniente 100% online, que permite que os alunos ajustem seus horários de acordo com suas responsabilidades e circunstâncias pessoais.

Aprofunde-se nas métricas de avaliação de algoritmos de rastreamento graças à TECH, a melhor universidade digital do mundo segundo a Forbes”  

Este Programa avançado de Deep Learning Aplicado à Visão Computacional conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Deep Learning , Informática e Visão Computacional
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas 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, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet

Você quer se tornar um especialista em Machine Learning? Consiga isso em apenas 6 meses com este programa inovador”

O corpo docente do Programa avançado conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência e universidades de prestígio. 

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, através da qual o profissional deverá 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.  

Atualize seus conhecimentos em Detecção de Objetos através de um conteúdo multimídia inovador”

Esqueça a memorização! Com o sistema Relearning você integrará os conceitos de forma natural e progressiva”

O principal objetivo deste Programa avançado é proporcionar aos alunos uma visão abrangente do Deep Learning Aplicado à Visão Computacional. Após a conclusão deste Programa avançado, os estudantes terão à sua disposição as ferramentas mais avançadas neste campo, a fim de abordar sua prática profissional com as melhores técnicas. Dessa forma, os profissionais poderão desenvolver projetos novos e exclusivos de Visão Computacional com base no Deep Learning. Assim, eles poderão se diferenciar da concorrência e se tornar verdadeiras referências em Machine Learning. 

Com os métodos de apoio à aprendizagem mais bem avaliados no ensino online, este Programa avançado permitirá que você aprenda de forma fluida, constante e eficaz”

Objetivos gerais

• Gerar conhecimento especializado sobre Deep Learning e analisar, por que agora
• Introduzir as redes neurais e examinar como elas funcionam
• Analisar as métricas para uma capacitação adequada
• Fundamentar as matemáticas por trás das redes neurais
• Desenvolver as redes neurais convolucionais
• Analisar as métricas e ferramentas existentes
• Examinar o pipeline de uma rede de classificação de imagens
• Propor métodos de inferência
• Gerar conhecimento especializado sobre as redes neurais de detecção de objetos e suas métricas
• Identificar as diferentes arquiteturas
• Estabelecer os casos de uso
• Analisar os algoritmos de rastreamento e suas métricas

Objetivos específicos

Módulo 1. 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 2. 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 3. 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

A TECH se adapta aos seus horários, por isso criou um programa flexível e 100% online”