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.

18 Cursos

+ 155 Horas

+ 55 Estudos de caso

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

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.

O único pré-requisito necessário é saber o básico sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição.

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

Detecção de Faces

Aprenda passo a passo como utilizar técnicas de Visão Computacional para detectar faces em imagens e pela webcam! Você também aprenderá detectar carros, gatos e relógios de parede

Escolha a linguagem

Reconhecimento Facial

Reconheça faces em imagens e pela webcam! Aprenda os algoritmos EigenFaces, FisherFaces e LBPH

Escolha a linguagem

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

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 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!

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

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