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Visão computacional

Resumo

Este curso fornece uma visão geral sobre visão computacional na arquitetura Intel® moderna. Os tópicos incluem:

  • Entendendo como usar a visão computacional na indústria
  • Aprendendo os principais algoritmos para processamento de imagens
  • Explorando como o aprendizado de máquina é usado na visão computacional

Ao final deste curso, os estudantes terão adquirido conhecimento prático sobre:

  • Diferentes técnicas para processar, transformar e classificar imagens
  • Como aplicar a aprendizagem profunda às tarefas visuais
  • Importantes métodos de visão computacional, como segmentação de imagens e extração de bordas

O curso é estruturado para aproximadamente 8 semanas de apresentações e exercícios. Três horas serão necessárias para completar cada semana.

Semana 1

Esta aula apresenta os usos e a história da visão computacional. Os tópicos incluem:

  • Como a indústria moderna usa a visão computacional
  • Tecnologias significantes e bibliotecas
  • Fluxo de trabalho de desenvolvimento de aplicativos de visão computacional

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Semana 2

Essa aula ensina as principais técnicas de processamento de imagens. Os tópicos incluem:

  • Métodos como interpolação, conversões de cores e limites
  • Como implementar essas ferramentas em NumPy e Matplotlib

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Semana 3

Esta classe introduz transformações de imagem e seus usos. Os tópicos incluem:

  • Como funcionam os métodos de kernel (como convolução) e seu impacto na visão computacional
  • Como usar gradientes de imagem para realizar a detecção de bordas

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Semana 4

Essa aula é baseada na semana anterior, ensinando mais sobre transformações de imagem:

  • Saiba mais sobre a detecção de bordas usando os detectores de borda Canny
  • Compreenda técnicas mais avançadas através das transformadas de Fourier e métodos wavelet

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Semana 5

Essa aula ensina sobre contornos de imagem, segmentação e correspondência de imagens. Os tópicos incluem:

  • Uma visão geral dos contornos da imagem e das técnicas para encontrá-los
  • Como segmentar o primeiro plano e o plano de fundo para selecionar áreas para análise

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Semana 6

Essa aula apresenta as características da imagem e as técnicas para encontrá-las. Aprenda sobre:

  • Os métodos para executar detecção de objetos e reconhecimento de objetos

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Semana 7

Esta classe ensina algoritmos de aprendizado de máquina para visão computacional. Os tópicos incluem:

  • Máquinas de vetores de suporte (SVM)—um algoritmo popular usado em problemas de classificação
  • Clusterização do algoritmo k vizinhos mais próximos para análise de imagem
  • Técnicas de aprendizagem não supervisionadas e supervisionadas

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Semana 8

Continuando com o aprendizado de máquina, essa aula ensina sobre a aplicação de redes neurais. Aprenda sobre:

  • A teoria matemática que suporta redes neurais
  • Como usar redes neurais convolucionais para classificação de imagens

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