Otimize sua prática com as mais inovadoras estratégias de Visão Computacional na Web graças a esta capacitação 100% online”

A segmentação de imagens com Deep Learning levou a avanços significativos em áreas como robótica, medicina e segurança. O principal motivo é que esses sistemas permitem a automatização de tarefas complexas e a análise de grandes volumes de dados em um curto período de tempo. Assim, os especialistas obtêm uma melhor compreensão por meio de imagens precisas dos objetos de interesse. No entanto, para aproveitar seus muitos benefícios, é essencial que os profissionais adquiram novas habilidades e incorporem os últimos avanços nessa área em seus procedimentos de rotina. 

Por esse motivo, a TECH implementa um Programa avançado que irá se aprofundar nas Técnicas Avançadas de Visão Computacional na Web. Projetado por especialistas da área, a grade curricular se aprofundará no processamento de imagens 3D, usando o software mais inovador para visualização de materiais. Além disso, o plano de estudos se concentrará nos métodos de segmentação de fotos, aplicando o Deep Learning. E mais, os alunos examinarão em detalhes o Projeto de Segmentação Semântica para desenvolver sistemas que exigem uma compreensão precisa das imagens digitais. Deve-se observar que o programa acadêmico incluirá a análise de estudos de casos reais e exercícios destinados a aprimorar as competências dos alunos.  

Com relação à metodologia do programa, ele é ministrado 100% online. Nesse sentido, a única coisa que os alunos precisarão é de um dispositivo eletrônico com acesso à Internet para entrar no Campus Virtual e aproveitar o conteúdo didático mais dinâmico. Além disso, a TECH emprega um sistema pedagógico inovador: o Relearning. Isso consiste na repetição do conteúdo principal de forma natural, para que os alunos aprendam progressivamente. Essa é, sem dúvida, uma excelente oportunidade para os profissionais obterem uma atualização completa sobre os últimos desenvolvimentos na área, por meio de um Curso universitário que se adapta às necessidades reais dos especialistas. 

Você será totalmente proficiente em Redes Gerativas Adversariais e criará conteúdo multimídia de alta qualidade”

Este Programa avançado de Técnicas Avançadas de Visão Computacional na Web conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em informática e visão artificial
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente prático fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet

Você acessará os bancos de dados mais eficazes para resolver problemas gerais de segmentação e avaliará os algoritmos de forma eficaz”

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência e universidades de prestígio. 

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais. 

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.  

Você estará altamente qualificado para lidar com as várias ferramentas de segmentação usando diferentes estruturas”

O sistema Relearning lhe conduzirá pela segmentação de imagens com Deep Learning de uma forma muito mais ágil”

Este Programa avançado fornecerá aos alunos uma abordagem holística das Técnicas Avançadas de Visão Computacional na Web. Por meio de 3 módulos especializados, os alunos se aprofundarão no uso do software mais eficaz de processamento de imagens 3D. De acordo com isso, o programa de estudos se aprofundará em várias técnicas de segmentação semântica usando o Deep Learning. Isso permitirá que os alunos obtenham uma compreensão detalhada e precisa do conteúdo de uma imagem. Além disso, a grade curricular oferecerá uma ampla variedade de bibliotecas para processamento de dados 3D, o que facilitará o processamento e a manipulação de dados.  

Deseja aumentar sua confiança na tomada de decisões? Obtenha isso e muito mais atualizando seus conhecimentos por meio desse revolucionário Curso universitário”

Módulo 1. Processamento de imagens 3D

1.1. Imagem 3D

1.1.1. Imagem 3D
1.1.2. Software de processamento de imagem 3D e visualizações
1.1.3. Software de metrologia

1.2. Open3D

1.2.1. Biblioteca para processamento de dados 3D
1.2.2. Características
1.2.3. Instalação e uso

1.3. Os dados

1.3.1. Mapas de profundidade em imagem 2D
1.3.2. Pointclouds
1.3.3. Normais
1.3.4. Superfícies

1.4. Visualização

1.4.1. Visualização de dados
1.4.2. Controles
1.4.3. Visualização da web

1.5. Filtros

1.5.1. Distância entre pontos, eliminar outliers
1.5.2. Filtro passa-alto
1.5.3. Downsampling

1.6. Geometria e extração de características

1.6.1. Extração de um perfil
1.6.2. Medição de profundidade
1.6.3. Volume
1.6.4. Formas geométricas 3D
1.6.5. Planos
1.6.6. Projeção de um ponto
1.6.7. Distâncias geométricas
1.6.8. Kd Tree
1.6.9. Features 3D

1.7. Registro e Meshing

1.7.1. Concatenação
1.7.2. ICP
1.7.3. Ransac 3D

1.8. Reconhecimento de objetos 3D

1.8.1. Busca de um objeto na cena 3D
1.8.2. Segmentação
1.8.3. Bin picking

1.9. Análise de superfícies

1.9.1. Smoothing
1.9.2. Superfícies ajustáveis
1.9.3. Octree

1.10. Triangulação

1.10.1. De Mesh a Point Cloud
1.10.2. Triangulação de mapas de profundidade
1.10.3. Triangulação de Point Clouds não ordenados

Módulo 2. Segmentação de imagens com deep learning

2.1. Detecção de objetos e segmentação

2.1.1. Segmentação semântica

2.1.1.1. Casos de uso de segmentação semântica

2.1.2. Segmentação instanciada

2.1.2.1. Casos de uso de segmentação de instâncias

2.2. Métricas de avaliação

2.2.1. Semelhanças com outros métodos
2.2.2. Pixel Accuracy
2.2.3. Dice Coefficient (F1 Score)

2.3. Funções de custos

2.3.1. Dice Loss
2.3.2. Focal Loss
2.3.3. Tversky Loss
2.3.4. Outras funções

2.4. Métodos tradicionais de segmentação

2.4.1. Aplicação do limiar com Otsu e Riddlen
2.4.2. Mapas auto-organizados
2.4.3. GMM-EM algorithm

2.5. Segmentação semântica aplicando o Deep Learning: FCN

2.5.1. FCN
2.5.2. Arquitetura
2.5.3. Aplicação do FCN

2.6. Segmentação semântica aplicando o Deep Learning: U-NET

2.6.1. U-NET
2.6.2. Arquitetura
2.6.3. Aplicação U-NET

2.7. Segmentação semântica aplicando o Deep Learning: Deep Lab

2.7.1. Deep Lab
2.7.2. Arquitetura
2.7.3. Aplicação de Deep Lab

2.8. Segmentação de instâncias aplicando o Deep Learning: Mask RCNN

2.8.1. Mask RCNN
2.8.2. Arquitetura
2.8.3. Aplicação de um Mask RCNN

2.9. Segmentação em vídeos

2.9.1. STFCN
2.9.2. Semantic Video CNNs
2.9.3. Clockwork Convnets
2.9.4. Low-Latency

2.10. Segmentação de nuvens de pontos

2.10.1. Nuvem de pontos
2.10.2. PointNet
2.10.3. A-CNN

Módulo 3. Segmentação de imagens e técnicas avançadas de visão computadorizada

3.1. Base de dados para problemas de segmentação geral

3.1.1. Pascal Context
3.1.2. CelebAMask-HQ
3.1.3. Cityscapes Dataset
3.1.4. CCP Dataset

3.2. Segmentação semântica na medicina

3.2.1. Segmentação semântica na medicina
3.2.2. Datasets para problemas médicos
3.2.3. Aplicações práticas

3.3. Ferramentas de anotação

3.3.1. Computer Vision Annotation Tool
3.3.2. LabelMe
3.3.3. Outras ferramentas

3.4. Ferramentas de segmentação usando diferentes Frameworks

3.4.1. Keras
3.4.2. Tensorflow v2
3.4.3. Pytorch
3.4.4. Outros

3.5. Projeto de segmentação semântica. Os dados, fase 1

3.5.1. Análise do problema
3.5.2. Fonte de entrada de dados
3.5.3. Análise de dados
3.5.4. Preparação dos dados

3.6. Projeto de segmentação semântica. Treinamento, fase 2

3.6.1. Seleção de algoritmos
3.6.2. Treinamento
3.6.3. Avaliação

3.7. Projeto de segmentação semântica. Resultados, fase 3

3.7.1. Ajuste fino
3.7.2. Apresentação da solução
3.7.3. Conclusões

3.8. Autocodificadores

3.8.1. Autocodificadores
3.8.2. Arquitetura de um autocodificador
3.8.3. Autocodificadores de eliminação de ruído
3.8.4. Autocodificador de coloração automática

3.9. Redes Adversárias Generativas (GAN)

3.9.1. Redes Adversárias Generativas (GAN)
3.9.2. Arquitetura DCGAN
3.9.3. Arquitetura GAN condicionada

3.10. Redes adversárias generativas melhoradas

3.10.1. Visão geral do problema
3.10.2. WGAN
3.10.3. LSGAN
3.10.4. ACGAN

Você terá acesso a uma coleção de materiais multimídia em vários formatos audiovisuais que fortalecerão seu aprendizado com dinamismo”