Visão computacional e reconhecimento de imagem com TensorFlow

A visão computacional é a tecnologia que permite às máquinas interpretar e entender o mundo visual, e dominá-la requer uma sólida compreensão das arquiteturas de aprendizagem profunda. Este curso fornece um caminho estruturado para ir além da classificação simples e executar tarefas complexas, como identificar vários objetos em um quadro e delinear suas formas exatas. Você aprenderá a projetar e refinar redes neurais que podem ver, localizar e categorizar informações dentro de imagens digitais.No final deste curso, você poderá implementar modelos padrão da indústria e adaptá-los para resolver problemas específicos de reconhecimento visual. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de redes neurais convolucionais e processamento de dados espaciais - Aplique técnicas de aprendizado de transferência para aproveitar modelos pré-treinados poderosos para conjuntos de dados personalizados - Construa sistemas de detecção de objetos usando arquiteturas de rede regional-CNN e residual - Implementar métodos de segmentação de imagem como U-Net e Mask R-CNN para identificação em nível de pixel - Explore arquiteturas de visão modernas, incluindo uma introdução aos transformadores de vição - Pratique estratégias de pré-processamento e aumento de dados para melhorar a robustez e a precisão do modelo O curso começa com terminologia essencial e fundamentos de arquitetura antes de progredir através de tarefas de visão específicas, como localização e segmentação.Você seguirá explicações escritas e analisará trechos de código para entender a lógica por trás dos modernos pipelines de vição computacional. Este curso foi projetado para iniciantes interessados em aprendizado profundo e inteligência artificial; não é necessária experiência prévia com visão computacional.Comece a desenvolver suas habilidades de visão de computador hoje.