Otimize sua prática com as mais inovadoras estratégias de Visão Computacional na Web graças a esta capacitação 100% online”

A segmentação de imagens com Deep Learning levou a avanços significativos em áreas como robótica, medicina e segurança. O principal motivo é que esses sistemas permitem a automatização de tarefas complexas e a análise de grandes volumes de dados em um curto período de tempo. Assim, os especialistas obtêm uma melhor compreensão por meio de imagens precisas dos objetos de interesse. No entanto, para aproveitar seus muitos benefícios, é essencial que os profissionais adquiram novas habilidades e incorporem os últimos avanços nessa área em seus procedimentos de rotina. 

Por esse motivo, a TECH implementa um Programa avançado que irá se aprofundar nas Técnicas Avançadas de Visão Computacional na Web. Projetado por especialistas da área, a grade curricular se aprofundará no processamento de imagens 3D, usando o software mais inovador para visualização de materiais. Além disso, o plano de estudos se concentrará nos métodos de segmentação de fotos, aplicando o Deep Learning. E mais, os alunos examinarão em detalhes o Projeto de Segmentação Semântica para desenvolver sistemas que exigem uma compreensão precisa das imagens digitais. Deve-se observar que o programa acadêmico incluirá a análise de estudos de casos reais e exercícios destinados a aprimorar as competências dos alunos.  

Com relação à metodologia do programa, ele é ministrado 100% online. Nesse sentido, a única coisa que os alunos precisarão é de um dispositivo eletrônico com acesso à Internet para entrar no Campus Virtual e aproveitar o conteúdo didático mais dinâmico. Além disso, a TECH emprega um sistema pedagógico inovador: o Relearning. Isso consiste na repetição do conteúdo principal de forma natural, para que os alunos aprendam progressivamente. Essa é, sem dúvida, uma excelente oportunidade para os profissionais obterem uma atualização completa sobre os últimos desenvolvimentos na área, por meio de um Curso universitário que se adapta às necessidades reais dos especialistas. 

Você será totalmente proficiente em Redes Gerativas Adversariais e criará conteúdo multimídia de alta qualidade”

Este Programa avançado de Técnicas Avançadas de Visão Computacional na Web conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em informática e visão artificial
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente prático fornece informações científicas e 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, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet

Você acessará os bancos de dados mais eficazes para resolver problemas gerais de segmentação e avaliará os algoritmos de forma eficaz”

O corpo docente do curso 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, 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.  

Você estará altamente qualificado para lidar com as várias ferramentas de segmentação usando diferentes estruturas”

O sistema Relearning lhe conduzirá pela segmentação de imagens com Deep Learning de uma forma muito mais ágil”

Por meio de 450 horas de aprendizado, este Programa avançado transferirá para os alunos os procedimentos mais inovadores em Visão Computacional. Dessa forma, eles enriquecerão sua prática profissional com as ferramentas mais avançadas de processamento de imagens 3D. Além disso, eles se caracterizarão por um conhecimento profundo do funcionamento do Deep Learning. Isso permitirá que eles analisem grandes volumes de dados e executem tarefas complexas automaticamente. Além disso, eles adquirirão habilidades práticas avançadas, que lhes permitirão utilizar corretamente os principais softwares de visualização de instantâneos. 

Este programa permitirá que você aprenda através de sistemas virtuais de aprendizagem, para que você possa realizar seu trabalho com total garantias de sucesso”

Objetivos gerais

• Analisar as redes neurais de segmentação semântica e suas métricas
• Identificar as arquiteturas mais comuns
• Estabelecer casos de uso
• Aplicar a correta função de custo para treinamento
• Analisar fontes de dados (datasets) públicos
• Examinar diferentes ferramentas de etiquetagem
• Desenvolver as principais fases de um projeto baseado na segmentação
• Determinar como uma imagem 3D é composta e suas características
• Introduzir a biblioteca open3D
• Analisar as vantagens e dificuldades de trabalhar em 3D em vez de 2D
• Estabelecer métodos para o processamento de imagens 3D

Objetivos específicos

Módulo 1. 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 2. 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 3. 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

Uma experiência educacional que lhe transformará em um especialista em visão computacional na Web E apenas em 450 horas! ”