O Computer Vision tem um mercado que está a crescer exponencialmente e está a entrar em todos os tipos de indústrias comerciais”

Treinar um modelo do zero implica ter uma grande quantidade de informações catalogadas previamente, aproximadamente 10.000 fotos de cada um dos tipos a diferenciar. Isso requer horas até obter bons resultados. No entanto, em muitos casos, pode-se partir de modelos previamente treinados, sendo esta técnica conhecida como Transfer Learning. Este Curso examina que modelos de redes estão disponíveis atualmente para facilitar o treinamento de qualquer modelo aplicando a técnica.

Além disso, este Curso analisa os principais casos de utilização da visão computacional: classificação, deteção de objetos, identificação de objetos e seguimento de objetos. Por exemplo, o Google utiliza estes algoritmos para poder efetuar pesquisas com base em imagens. O Facebook, por exemplo, utiliza-os para identificar e marcar automaticamente as pessoas que aparecem numa fotografia. Adicionalmente, os alunos ficarão a conhecer as utilizações comerciais da Visão por Computador e onde aplicar os diferentes modelos.

Desta forma, em somente 6 Semanas, aprofundará o âmbito de aplicação de Computer Vision, entendendo as vantagens competitivas que elas oferecem, posicionando-se na vanguarda tecnológica e podendo liderar projetos ambiciosos no presente e no futuro. Além disso, os alunos dispõem da melhor metodologia de estudo 100% online, o que elimina a necessidade de assistir às aulas presencialmente ou de cumprir um horário pré-determinado.

Este Curso aprofunda o conceito de Computer Vision, a sua importância e quais são as suas aplicações na vida real”

Este Curso de Computer Vision conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Computer Vision
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos com que foi concebido, fornecem uma informação prática sobre as disciplinas que são indispensáveis para a prática profissional
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, 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 conexão à Internet

O Computer Vision será de grande utilidade, pois permitirá: automatizar processos repetitivos, aumentar a capacidade de controlo e aprendizagem da sua empresa e reduzir o tempo de tarefas que aportam pouco valor”

O currículo inclui, em seu corpo docente, profissionais do setor que compartilham a experiência do seu trabalho, além de reconhecidos especialistas de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais.

A conceção desta capacitação foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contaram com o apoio de um sistema inovador de vídeos interativos, criado por especialistas reconhecidos.

A Inteligência Artificial tem muitos ramos e aplicações, mas o Computer Vision é sem dúvida o que está a ter mais impacto”

Examine as utilizações comerciais da visão computacional e onde aplicar os diferentes modelos”

Este Curso reúne num só módulo conhecimentos especializados sobre as diferentes opções oferecidas pela Computer Vision na indústria. Também desenvolve as diferentes opções disponíveis no mercado atualmente e aprofunda a estrutura global de um modelo aplicando a técnica de Transfer Learning. Tudo isto a partir de uma perspetiva prática e de inovação empresarial, para que o informático possa aplicá-la diretamente na conclusão bem-sucedida dos seus estudos.

Aborda um dos domínios com maiores previsões de desenvolvimento no mundo da Inteligência Artificial”

Módulo 1. I+D+I.A. Computer vision. Identificação e acompanhamento de objetos

1.1. Visão por Computador

1.1.1. Visão Computacional
1.1.2. Visão Computacional
1.1.3. Interpretação das máquinas de uma imagem

1.2. Funções de ativação

1.2.1. Funções de ativação
1.2.2. Sigmoide
1.2.3. RELU
1.2.4. Tangente hiperbólica
1.2.5. Softmax

1.3. Construção de redes neuronais convolucionais

1.3.1. Operação de convolução
1.3.2. Camada RELU
1.3.3. Pooling
1.3.4. Flattering
1.3.5. Full Connection

1.4. Processo de convolução

1.4.1. Funcionamento de uma Convolução
1.4.2. Código da Convolução
1.4.3. Convolução. Aplicação

1.5. Transformações com imagens

1.5.1. Transformações com imagens
1.5.2. Transformações avançadas
1.5.3. Transformações com imagens. Aplicação
1.5.4. Transformações com imagens. Use Case

1.6. Transfer Learning

1.6.1. Transfer Learning
1.6.2. Transfer Learning. Tipologia
1.6.3. Redes profundas a implementar Transfer Learning

1.7. Visão Computacional Use Case

1.7.1. Classificação de imagens
1.7.2. Detenção de objetos
1.7.3. Identificação de objetivos
1.7.4. Segmentação de objetos

1.8. Detenção de objetos

1.8.1. Deteção a partir da convolução
1.8.2. R-CNN, busca seletiva
1.8.3. Deteção rápida com YOLO
1.8.4. Outras possíveis soluções

1.9. GAN. Redes Generativas Antagónicas, ou Generative Adversarial Networks

1.9.1. Redes Generativas Antagónicas
1.9.2. Código para uma GAN
1.9.3. GAN. Aplicação

1.10. Aplicação de modelos de Computer Vision

1.10.1. Organização de conteúdos
1.10.2. Motores de busca visual
1.10.3. Reconhecimento facial
1.10.4. A realidade aumentada
1.10.5. Condução autónoma
1.10.6. Identificação de falha na linha de montagem
1.10.7. Identificação de pragas
1.10.8. Saúde

A Visão Computacional tem uma forte relação com a Robótica, os veículos autónomos e o domínio emergente da Emotive Computing”