A deteção de objetos é uma tarefa básica da visão artificial, mas não é fácil: este Curso prepara-o para incorporar com sucesso todos os segredos desta técnica nos seus projetos profissionais" 

Ao criar e programar uma máquina de visão artificial, é necessário lidar com uma série de ferramentas e tarefas básicas para que o dispositivo funcione corretamente e de acordo com os objetivos previamente definidos. Uma das mais importantes é a deteção de objetos, que permite à máquina identificar, analisar e classificar os objetos. Assim, algo que pode parecer simples e de baixa complexidade é, na verdade, um elemento fundamental na área da visão artificial.
 
Este Curso de Deteção de Objetos em Visão Artificial oferece ao profissional os mais recentes conhecimentos e ferramentas nesta área, aprofundando questões como oclusões, métricas de avaliação da deteção de objetos, deteção de movimento, filtros de partículas, rastreamento de objetos, a plataforma de computação ou a escolha do framework a utilizar no projeto, entre outras. 

Para além disso, este Curso é ministrado segundo uma metodologia inovadora de ensino 100% online através da qual os alunos poderão conciliar a sua carreira profissional com os seus estudos sem qualquer tipo de problema. Incluirá igualmente numerosos conteúdos didáticos multimédia, tais como exercícios práticos, explicações visuais em vídeo, masterclasses ou resumos interativos, entre outros. 

Especialize-se na deteção de objetos e desenvolva projetos interessantes de visão artificial graças a este Curso" 

Este Curso de Deteção de Objetos 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 Deep Learning, 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
• Os exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser utilizado 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 inteligência artificial é o futuro: aprofunde os seus conhecimentos sobre as particularidades da deteção de objetos e evolua profissionalmente na área da visão artificial"      

O corpo docente do Curso inclui 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 Curso centra-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.      

A inovadora metodologia de ensino 100% online da TECH permitir-lhe-á conciliar a sua carreira profissional com os seus estudos"

Obtenha o progresso profissional que procura no domínio da visão artificial graças a este Curso"

Este Curso de Deteção de Objetos em Visão Artificial contém apenas 1 módulo especializado no qual o aluno poderá aprofundar a precisão da deteção de objetos, métodos como a sliding window, métricas de avaliação, o método de deteção Viola, filtros de partículas, deteção e seguimento de pessoas ou reidentificação, entre muitas outras questões. 

Os conteúdos mais profundos e recentes sobre deteção de objetos estão aqui"  

Módulo 1. Detenção de objetos

1.1. Deteção e seguimento de objetos

1.1.1. Detenção de objetos
1.1.2. Casos de utilização
1.1.3. Seguimento de objetos
1.1.4. Casos de utilização
1.1.5. Oclusões, Poses Rígidas e Não Rígidas

1.2. Métricas de avaliação

1.2.1. IOU - Intersection Over Union
1.2.2. Índice de Confiança
1.2.3. Recall
1.2.4. Precisão
1.2.5. Recall. Precision Curve
1.2.6. Mean Average Precision (mAP)

1.3. Métodos tradicionais

1.3.1. Sliding window
1.3.2. Viola detector
1.3.3. HOG
1.3.4. Non Maximal Supresion (NMS)

1.4. Datasets

1.4.1. Pascal VC
1.4.2. MS Coco
1.4.3. ImageNet (2014)
1.4.4. MOTA Challenge

1.5. Detetor de Objetos de Dois Disparos

1.5.1. R-CNN
1.5.2. Fast R-CNN
1.5.3. Faster R-CNN
1.5.4. Mask R-CNN

1.6. Detetor de Objetos de Disparo Único

1.6.1. SSD
1.6.2. YOLO
1.6.3. RetinaNet
1.6.4. CenterNet
1.6.5. EfficientDet

1.7. Backbones

1.7.1. VGG
1.7.2. ResNet
1.7.3. Mobilenet
1.7.4. Shufflenet
1.7.5. Darknet

1.8. Rastreamento de objetos

1.8.1. Abordagens clássicas
1.8.2. Filtros de partículas
1.8.3. Kalman
1.8.4. Sort tracker
1.8.5. Deep Sort

1.9. Implementação

1.9.1. Plataforma de computação
1.9.2. Escolha do backbone
1.9.3. Escolha do framework
1.9.4. Otimização de modelos
1.9.5. Versão dos modelos

1.10. Estudo: Deteção e seguimento de pessoas

1.10.1. Deteção de pessoas
1.10.2. Rastreamento de pessoas
1.10.3. Reidentificação
1.10.4. Contagem de pessoas em multidões

Aproveite esta oportunidade para adquirir conhecimentos sobre os últimos desenvolvimentos na área e aplicá-los na sua atividade diária"