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O que você aprenderá

  • Detecte objetos em imagens e vídeos utilizando a moderna arquitetura YOLO
  • Implemente o YOLO utilizando o framework Darknet e a biblioteca OpenCV com o Python
  • Entenda a teoria básica sobre detecção de objetos e arquitetura YOLO
  • Treine seu próprio detector personalizado utilizando as GPUs gratuitas do Google Colab

Requisitos

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição (if e for)
  • Conhecimentos básicos sobre Python são desejáveis
  • Conhecimentos básicos sobre o OpenCV são desejáveis (não obrigatório)

Descrição

Dentro da área da Visão Computacional existe a sub-área de detecção de objetos, que visa encontrar objetos personalizados em imagens e vídeos e é muito utilizada em carros autônomos, os quais precisam identificar pedestres e outros veículos para evitar colisões, bem como reconhecer placas de trânsito para seguir uma direção segura. Essas técnicas também podem ser utilizadas para detectar praticamente qualquer tipo de objeto em imagens ou vídeos, como por exemplo: relógios, placas de veículos, animais, faces de pessoas, celulares, logo de empresas dentre vários outros! Em resumo, você pode treinar um classificador para qualquer tipo de cenário!

Existem diversas técnicas dentro deste cenário, porém, a que mais se destaca e que possui resultados incríveis é chamada de YOLO (You Only Look Once) e consiste na utilização de Redes Neurais Convolucionais da área de Deep Learning (redes neurais profundas). Muitas grandes empresas estão utilizando essa técnica para diversos tipos de aplicações comerciais, como por exemplo, utilização em carros autônomos, robôs humanoides, sistemas de segurança e defesa, rastreamento de objetos e automação industrial.

Atualmente o YOLO é considerado o estado da arte em detecção de objetos em tempo real. A sua quarta versão (YOLOv4) apresentou melhoras significativas tanto em velocidade quanto em precisão, superando o resultado de todos os melhores detectores concorrentes até o momento de sua publicação.

E para levar você até essa área, neste curso você aprenderá na prática como utilizar o YOLO para detectar mais de 600 objetos diferentes em imagens e vídeos, utilizando a linguagem Python, o framework Darknet e também a biblioteca OpenCV! Todos os exemplos serão implementados passo a passo utilizando o Google Colab, ou seja, você não precisa se preocupar com instalações e configurações de bibliotecas em sua máquina, pois tudo será desenvolvido on-line utilizando as GPUs do Google! Além de utilizar os recursos prontos do YOLO, você também aprenderá a construir sua própria base de dados de imagens caso precise treinar um detector de objetos personalizado! Confira os tópicos do curso:

  • Teoria básica sobre detecção de objetos
  • Como o YOLO funciona
  • Detecção de objetos em imagens e vídeos, utilizando o framework Darknet e a biblioteca OpenCV
  • Criação de bases de dados para o treinamento de detectores personalizados
  • Teoria sobre redes neurais artificiais e redes neurais convolucionais

YOLO é considerada a arquitetura mais eficiente e moderna para detecção de objetos, que muitas empresas estão utilizando em seus projetos comerciais! Você está preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em aprender a arquitetura YOLO na teoria e prática
  • Pessoas interessadas em detecção de objetos personalizados
  • Pessoas interessadas na área de Visão Computacional
  • Alunos de graduação que cursam disciplinas de Computação Gráfica, Processamento Digital de Imagens ou Inteligência Artificial

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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Pedro Grossi
Publicado 4 semanas atrás
Excelente curso

Excelente didática e apresentação, com conteúdos atuais e de fácil entendimento

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Macario
Publicado 1 mês atrás
Curso muito bom!

Boa relação conteúdo/tempo.

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Jhonatas A. Santos
Publicado 2 meses atrás
Quase perfeito.

Curso muito bom, porem faltou explorar mais trazendo exemplo de uso com webcam, uma simples demonstração de como configurar para rodar o sistema em um PC local, fora isso esta tudo bem explicado.

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Publicado 4 meses atrás
por Guilherme Dias Alves

Curso simplesmente fantástico, eu consegui criar meu proprio detector personalizado, sai na rua e fiquei tirando fotos do meu objeto de estudo e fiquei supreso pq realmente funcionou kkkkk

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Felix
Publicado 4 meses atrás
Cursos bastnte bom

O curso é bom, só faltou exercécios, mais exemplos e projetos. Mas é muito bom, tanto que eu quero mais.

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Publicado 4 meses atrás
por Marcelo Barbosa de Oliveira

Mais um curso com explicação muito boa do instrutor. Consegui aprender sobre o tema.

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Publicado 4 meses atrás
por Danilo Augusto Santana de Souza

Estou fazendo um outro curso de Machining Learning, o qual não citarei o nome por ética, em que eu preciso fazer um curso do Dr. Jones Granatyr para cada módulo para conseguir entender cada tema, pois a instrutora passa por cima do tema, sem andar nos códigos, sem deixar claro o que está sendo feito e por fim a gente pega um código pronto, faz algumas manipulações e 2 dias depois não lembra de nada. Precisei assistir somente 2 aulas neste curso para esclarecer uma coisa que passou batido no outro curso e que é básico em visão computacional para detecção de objetos: cardinalidade dos objetos. Difícil encontrar cursos tão bons que abordam o uso do Python para IA que sejam melhores do que o da IA Expert Academy. Pretendo em breve fazer a assinatura da IA Expert Academy para fazer muitos cursos assim que terminar o que hoje eu paguei e que não pretendo perder o investimento desistindo. Daí vou fazendo por enquanto o curso lá e aprendendo de verdade aqui.

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Watson Massatoshi Kajjikawa
Publicado 5 meses atrás
curso e bom

boa didática, linguagem acessível

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Publicado 6 meses atrás
por Willians Ramos

sensacional

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Publicado 6 meses atrás
por Evandro Orfanó

Adorando.... Muito bom

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