Aplique a segmentação aos seus projetos de visão artificial e seja bem-sucedido através do desenvolvimento de ferramentas poderosas com inúmeras aplicações em âmbitos como os cuidados de saúde" 

De entre as muitas técnicas e procedimentos incluídos no domínio da visão artificial, a segmentação é uma das mais importantes. Permite a diferenciação de objetos, tecidos ou materiais com base na identificação de tipos de pixéis, separando os elementos e facilitando a sua análise. Isto tem aplicações em áreas como o tráfego, detetando faixas de rodagem e sinais, a imagiologia por satélite ou o diagnóstico médico. 

Por esta razão, este Cursode Segmentação com Deep Learning em Visão Artificial é muito importante, pois prepara o profissional para dominar um dos campos com maior projeção dentro da inteligência artificial e machine learning. Assim, este Cursoirá aprofundar questões como a segmentação semântica e a segmentação instanciada, as funções de custo ou a segmentação de vídeo, entre outras. 

Tudo isto seguindo uma metodologia de ensino inovadora, 100% online, que permite aos alunos escolherem a hora e o local onde querem estudar enquanto são orientados por um corpo docente de alto nível e usufruem de recursos multimédia, como resumos interativos, masterclasses, vídeos explicativos e exercícios práticos. 

A segmentação é fundamental na área da visão artificial: especialize-se agora com este Curso" 

Este Cursode Segmentação com Deep Learning em Visão Artificial conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em informática e visão artificial
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo para melhorar a aprendizagem
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras
• As lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

A metodologia de ensino inovadora da TECHUniversidade Tecnológica permitir-lhe-á conciliar o seu trabalho com os seus estudos. Não pense mais e matricule-se agora mesmo” 

O corpo docente do Cursoinclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.  

Os seus conteúdos multimédia, desenvolvidos com a mais recente tecnologia educativa, permitirão ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva programada para praticar em situações reais.  

A estrutura deste Cursocentra-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, na qual o profissional deve tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgem durante a especialização. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos criados por especialistas reconhecidos.   

Nesta capacitação, irá aprofundar as numerosas aplicações da segmentação na visão artificial"

Una a deep learning à segmentação e desenvolva poderosos projetos de visão artificial"

Este Cursode Segmentação com Deep Learning em Visão Artificial tem apenas 1 módulo, subdividido em 10 tópicos, e nele poderá aprofundar questões como segmentação semântica e segmentação instanciada, métricas de avaliação, funções de custo, mapas auto-organizáveis, segmentação semântica aplicando deep learning ou segmentação em vídeo e nuvens de pontos, entre muitos outros. 

Integre os princípios da deep learning com as melhores técnicas de segmentação graças ao que aprenderá neste Curso"  

Módulo 1. Segmentação de imagens com deep learning

1.1. Deteção e segmentação de objetos

1.1.1. Segmentação semântica

1.1.1.1. Casos de utilização de segmentação semântica

1.1.2. Segmentação instanciada

1.1.2.1. Casos de utilização de segmentação instanciada

1.2. Métricas de avaliação

1.2.1. Semelhanças com outros métodos
1.2.2. Precisão dos píxeis
1.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

1.3. Funções de custos

1.3.1. Dice Loss
1.3.2. Focal Loss
1.3.3. Tversky Loss
1.3.4. Outras funções

1.4. Métodos tradicionais de segmentação

1.4.1. Aplicação de limites com Otsu e Riddlen
1.4.2. Mapas auto-organizáveis
1.4.3. Algoritmo GMM-EM

1.5. Segmentação Semântica através de Deep Learning: FCN

1.5.1. FCN
1.5.2. Arquitetura
1.5.3. Aplicações do FCN

1.6. Segmentação Semântica através de Deep Learning: U-NET

1.6.1. U-NET
1.6.2. Arquitetura
1.6.3. Aplicação do U-NET

1.7. Segmentação Semântica através de Deep Learning: Deep Lab

1.7.1. Deep Lab
1.7.2. Arquitetura
1.7.3. Aplicação do Deep Lab

1.8. Segmentação instanciada através de Deep Learning: Máscara RCNN

1.8.1. Máscara RCNN
1.8.2. Arquitetura
1.8.3. Implementação de uma Máscara RCNN

1.9. Segmentação em vídeos

1.9.1. STFCN
1.9.2. Semantic Video CNNs
1.9.3. Clockwork Convnets
1.9.4. Low-Latency

1.10. Segmentação em nuvens de pontos

1.10.1. A nuvem de pontos
1.10.2. PointNet
1.10.3. A-CNN

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