Explore essa trilha de aprendizagem para tomar conhecimento das principais técnicas de visão computacional, desde a detecção de faces, o rastreamento de objetos até a utilização de redes neurais convolucionais, a moderna arquitetura YOLO e técnicas de OCR (reconhecimento ótico de caracteres). Encontre também informações sobre oportunidades de trabalho, o que você terá a chance de aprender e os requisitos para realizar todos os cursos listados.
Oportunidade de trabalho
Esta área da Inteligência Artificial trata especificamente do problema de processar, analisar e interpretar dados que são originalmente representados por imagens, de forma análoga à visão humana. Os algoritmos procuram simular a forma com que o cérebro trata informações luminosas, traduzindo os dados dos pixels para conceitos abstratos como objetos ou faces. Um sistema de visão computacional pode tão somente identificar a presença de um objeto de interesse na imagem, ou até anotar sua posição e acompanhá-la no caso de um vídeo. As aplicações da tecnologia podem automatizar diferentes tarefas que comumente precisam de um inspetor visual humano.
Os profissionais de Visão Computacional têm salários similares aos das outras áreas de Machine Learning, indo de R$ 5000 mensais numa posição inicial a R$ 15000 numa posição sênior.
O que você vai aprender
- Lógica de programação com o Portugol Studio e a linguagem Python
- Básico sobre programação com a linguagem Python
- Teoria básica sobre os algoritmos de detecção de faces/objetos, reconhecimento facial e rastreamento de objetos
- Crie códigos em Python e Java para detectar faces e objetos utilizando o OpenCV
- Reconheça faces de imagens e da webcam utilizando as linguagens Python e Java, integrado com a biblioteca OpenCV
- Use a biblioteca Dlib em tarefas de detecção de faces, reconhecimento facial e detecção de objetos
- Detecte faces utilizando algoritmos mais básicos (haarcascade e HOG) até técnicas mais avançadas com Deep Learning (MMOD e SSD)
- Reconheça faces de imagens, vídeos e webcam utilizando algoritmos clássicos (Eigenfaces, Fisherfaces e LBPH) e também técnicas avançadas de Deep Learning
- Aprenda a criar um arquivo haarcascade personalizado com o OpenCV, com o objetivo de detectar objetos personalizados
- Aprenda a rastrear objetos de vídeos
- Detecte movimentos em vídeos: crie um contador de carros e caminhões em rodovias e um detector de distanciamento social para identificar aglomerações
- Conceitos teóricos e implementação de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, mapas auto organizáveis, boltzmann machines, auto encoders, redes adversariais generativas, transferência de aprendizagem e transferência de estilo; utilizando a biblioteca TensorFlow e PyTorch
- Implantação de modelos de machine learning na Google Cloud Platform
- Detecte objetos em imagens e vídeos utilizando a moderna técnica YOLO, que é utilizada por grandes empresas na maioria das aplicações comerciais
- Reconheça textos de imagens utilizando bibliotecas de OCR (reconhecimento ótico de caracteres) e crie seu próprio OCR do zero
- Reconheça as seis emoções humanas básicas (alegria, tristeza, medo, raiva, surpresa e nojo) analisando fotos de pessoas
- Utilize as arquiteturas de redes neurais pré-treinadas do TensorFlow Hub para implementar projetos complexos de Visão Computacional com poucas linhas de código, como por exemplo: classificação de imagens, detecção de objetos, transferência de estilo, reconhecimento de ações em vídeos e como completar imagens com partes faltantes usando GANs
- Crie projetos fascinantes utilizando GANs, como por exemplo: transformação de imagens de satélites em mapas, transformação de desenhos (rabiscos) em fotos, transformação de imagens de cavalos em zebras, transferência de estilo, super resolução, geração de deep fakes, gerar imagens por meio de descrições textuais, restauração de fotos antigas, completar partes faltantes de imagens, trocar o rosto de pessoas e criação de faces falsas que não existem no mundo real
- Crie imagens com alta qualidade gráfica utilizando o Stable Diffusion (via código e com interface gráfica), DALL-E e o Midjourney
- Gere vídeos utilizando Inteligência Artificial Generativa
- Segmente imagens utilizando técnicas clássicas de processamento digital de imagens, segmentação de instância, segmentação semântica e segmentação panóptica
- Crie um reconhecedor de polichinelos e de LIBRAS (linguagem brasileira de sinais)
- Utilize autoencoders para compactação e remoção de ruídos de imagens
- Utilize redes neurais convolucionais para detectar doenças respiratórias em imagens de raio-x
- Detecte defeitos em peças de fábricas com Deep Learning
- Objetivos
Esta trilha visa fornecer ao aluno os subsídios necessários para desenvolver aplicações e trabalhar na área de Visão Computacional. Ao final, o aluno será capaz de desenvolver seus próprios projetos utilizando imagens e vídeos em tempo real, utilizando modernas técnicas de inteligência artificial.
- Requisitos
Não há pré-requisito.
Lógica de Programação: O Guia Completo
Aprenda tudo o que você precisa saber sobre lógica de programação com Portugol Studio e Python! Mais de 50 exercícios resolvidos passo a passo!
Programação em Python: O Guia para Iniciantes
Aprenda o básico da linguagem Python de maneira rápida e fácil! Exemplos implementados passo a passo e com exercícios
Visão Computacional: O Guia Completo
Aprenda tudo o que você precisa saber sobre Visão Computacional! Construa projetos passo a passo com o Python
Detecção e Reconhecimento Facial com Python
Detecte e reconheça faces de imagens, vídeos e webcam utilizando a linguagem Python e as bibliotecas OpenCV e Dlib
Detecção de Objetos com Python e OpenCV
Aprenda a criar seus próprios classificadores haarcascade para detecção de objetos e logos, utilizando o Python e o OpenCV
Reconhecimento de Faces e de Objetos com Python e Dlib
Utilize os recursos de Deep Learning da biblioteca Dlib para reconhecimento facial e detecção de objetos personalizados!
Rastreamento de Objetos com Python e OpenCV
Aprenda a teoria e implemente 12 algoritmos diferentes para rastreamento de objetos em vídeos e pela webcam, utilizando o Python e o OpenCV
Detecção de Movimentos com Python e OpenCV
Implemente um contador de veículos e um detector de distanciamento social utilizando algoritmos de subtração de fundo
Deep Learning com Python de A à Z: O Curso Completo
Redes neurais artificiais, convolucionais, recorrentes, mapas auto organizáveis, boltzmann machines, autoencoders e GANs
Deploy de Aplicativos Python na Google Cloud Platform
Do Treinamento à Nuvem: Deploy de Modelos de Machine Learning na GCP com Python
Detecção de Objetos com YOLO, Darknet, OpenCV e Python
Aprenda a detectar mais de 600 tipos de objetos em imagens e vídeos usando a moderna arquitetura de Deep Learning YOLO!
Reconhecimento de Textos com OCR e Python
OpenCV, Tesseract, EasyOCR e EAST aplicado em imagens e vídeos! Crie seu próprio OCR do zero com Deep Learning
Reconhecimento de Gestos e Ações com Python e OpenCV
Construa um detector da linguagem Libras e um detector de polichinelos! Entre para a área da Visão Computacional!
Reconhecimento de Emoções com TensorFlow 2.0 e Python
Utilize Visão Computacional, Deep Learning e Redes Neurais Convolucionais para reconhecer emoção em imagens e vídeos. Detecte as emoções da alegria, tristeza, raiva, desgosto, medo e surpresa
Deep Learning com TensorFlow Hub
Crie projetos de Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural de forma rápida, fácil e com poucas linhas de código
Deep Learning de A à Z com PyTorch e Python
Redes neurais artificiais, convolucionais, recorrentes, autoencoders, GANs, transferência de aprendizagem e transferência de estilo. Tudo desenvolvimento passo a passo com o PyTorch
Deep Learning Prático com TensorFlow e Python
Crie passo a passo 16 projetos utilizando modernas técnicas de Machine Learning. Especialize-se em Deep Learning!
O Guia Completo sobre GANs: Redes Adversárias Generativas
Deep Learning e Visão Computacional em projetos fascinantes com uma das tecnologias mais revolucionárias do mundo!
Domine a criação de imagens com Inteligência Artificial
Crie imagens impressionantes utilizando Inteligência Artificial Generativa! Passo a passo com Stable Diffusion e Python
Imagens Avançadas com IA Generativa e Stable Diffusion
Dominando a Criação de Imagens Profissionais: Explore projetos reais com Inteligência Artificial na Interface Gráfica
Explorando o DALL-E: Curso Prático de Geração de Imagens com IA
Desvende o potencial artístico do DALL-E na criação de imagens impressionantes
Explorando o Midjourney: Curso Prático de Geração de Imagens com IA
Desvende o potencial artístico do Midjourney na criação de imagens impressionantes
Geração de Vídeos com Inteligência Artificial
Explore o potencial da IA generativa para criar vídeos incríveis! Gere vídeos em diversos estilos e formatos
Segmentação de Imagens com Python de A à Z
Tudo o que você precisa saber sobre Segmentação de Imagens e Vídeos! Desde técnicas básicas até arquiteturas modernas!
Ciência de Dados para Empresas e Negócios
Data Science aplicado em 6 problemas reais de negócios! Desenvolva soluções para os departamentos de marketing, vendas, recursos humanos, relações públicas, medicina e produção/manutenção
Machine Learning para Competições Kaggle: Especial COVID-19
Atenda ao chamado da Casa Branca e ajude a comunidade científica e os profissionais de saúde na pandemia de COVID-19. Realize buscas em artigos científicos sobre a doença, faça previsões de mortes e o diagnóstico da doença utilizando imagens de raio-x do tórax
TensorFlow: Machine Learning e Deep Learning com Python
Construa redes neurais artificiais modernas com o Google TensorFlow e especialize-se em Inteligência Artificial! Implemente as seguintes técnicas de Deep Learning: classificação, regressão, redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, autoencoders e GANs
Dicas para Construção de Portfólio On-line
Conheça dicas importantes para criar seu portfólio on-line e se destacar na sua área