Descrição
A-Z™ | Inteligência Artificial e Visão Computacional com Projetos | +20 Horas
PyTorch - TensorFlow - FastAi - OpenCV - YOLO - TensorFlow 1/2 - Detectron2 - Flask/Heroku - TF Lite - TensorRT - SAHI
A-Z™ | Inteligência Artificial e Visão Computacional com Projetos
No nosso curso "Inteligência Artificial e Visão Computacional com Projetos", iremos aprender como a detecção, classificação e rastreamento de objetos são feitos usando métodos clássicos e baseados em aprendizado profundo. Trabalharemos em projetos da vida real utilizando as bibliotecas PyTorch, TensorFlow, FastAi e OpenCV. Conteúdo do Curso:Seção de Introdução
- Teoria de Aprendizado Profundo - Teoria de CNN (Redes Neurais Convolucionais) - Teoria Adicional - Aprendizado Profundo com PyTorch - Aprendizado Profundo com TensorFlow - Aprendizado Profundo com FastAi - OpenCV - Classificação de Sinais de Trânsito com TensorFlow - Teste Baseado na Web com Gradio - Weights & Biases (WandB) no TensorFlow e PyTorch | Dados Personalizados - IA Jogando um Jogo | Modelo Jogando um Jogo - Detecção e Segmentação de Objetos com YOLOV4 - Detecção e Segmentação de Objetos com YOLOV5 - Detecção e Segmentação de Objetos com YOLOR - Detecção e Segmentação de Objetos com YOLOX - Detecção e Segmentação de Objetos com Detectron2 | Dados Personalizados | Faster R-CNN - Facebook AI - Detecção e Segmentação de Objetos com TensorFlow 1 | Dados Personalizados | SSD MobileNet - Detecção e Segmentação de Objetos com TensorFlow 2 | Dados Personalizados | EfficientDet e CenterNet HourGlass - Detecção de Objetos com HaarCascade | Dados Personalizados - BIBLIOTECA SAHI | Feita na Turquia e Orgulho da Nação - Rastreamento de Objetos com DeepSort | Modelo/Dados Personalizados - Segmentação com Detectron2 (Mask R-CNN) | Dados Personalizados - Facebook AI - Mask R-CNN - Reconhecimento de Texto - Contagem de Objetos em Algoritmos de Detecção de Objetos - TensorRT - Otimização - TensorRT | Aumentando FPS para Detecção de Objetos - Jetson Nano - Android - TensorFlow / Lite - TensorFlow Lite - Aplicativo Android - YOLOV4 | Modelo/Dados Personalizados - TensorFlow Lite - Aplicativo Android - YOLOV5 | Modelo/Dados Personalizados - TensorFlow Lite - Aplicativo Android - Detecção de Objetos - Classificação de Imagem - Implantação na Web com Flask e Heroku (Classificação de Imagem) | Modelo/Dados Personalizados - Implantação na Web com Flask e Heroku (Detecção de Objetos) | Modelo/Dados Personalizados O que você vai aprender: - Aprender a teoria de aprendizado profundo e redes neurais convolucionais. - Aprender como codificar algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo com PyTorch. - Aprender como codificar algoritmos de aprendizado profundo com TensorFlow. - Aprender como treinar modelos rapidamente com FastAi. - Aprender funções básicas de processamento de imagem utilizando a biblioteca OpenCV. - Aprender como realizar classificação de imagem utilizando Redes Neurais Convolucionais com PyTorch, TensorFlow e FastAi. - Aprender como construir redes neurais artificiais do zero com PyTorch, TensorFlow e FastAi. - Aprender como realizar detecção de objetos em dados personalizados com todos os algoritmos da família YOLO. - Aprender como realizar detecção de objetos em dados personalizados com TensorFlow 1 e 2 em algoritmos modernos. - Aprender como realizar detecção de objetos em dados personalizados com Detectron2 e algoritmo Faster R-CNN. - Aprender como realizar detecção de objetos em dados personalizados com HaarCascade. - Aprender como realizar segmentação (máscara) com Detectron2 e algoritmo Mask R-CNN em dados personalizados. - Aprender sobre o algoritmo SAHI, feito na Turquia e orgulho da nação. - Construir projetos bônus com TensorFlow. - Aprender como testar modelos treinados na web utilizando Gradio. - Aprender como visualizar e analisar modelos em TensorFlow e PyTorch utilizando Weights & Biases (WandB). - Aprender como fazer uma IA jogar um jogo utilizando classificação de imagem. - Aprender como rastrear objetos em algoritmos de detecção de objetos utilizando DeepSort. - Aprender como contar objetos em algoritmos de detecção de objetos. - Aprender sobre TensorRT. - Aprender como otimizar algoritmos de detecção de objetos e aumentar o FPS utilizando TensorRT. - Aprender como realizar reconhecimento de texto em dados de imagem. - Aprender como executar os algoritmos YOLOV4 e YOLOV5 no Android. - Treinar e executar modelos de detecção de objetos no TensorFlow Lite para Android. - Implantar modelos de classificação treinados na web utilizando Flask e Heroku. - Implantar modelos de detecção de objetos treinados na web utilizando Flask e Heroku.Estimar frete
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