Aprofunde seu conhecimento sobre Redes Adversárias para gerar os dados mais realistas graças a este curso universitário 100% online”

 A Visão Computacional é um campo importante do Machine Learning para a maioria das empresas de tecnologia. Esta tecnologia permite que computadores e sistemas extraiam informações significativas de imagens digitais, vídeos e até mesmo outras entradas visuais. Entre seus muitos benefícios estão o aumento do nível de precisão durante os processos de fabricação e a eliminação de erros humanos. Assim, estes instrumentos garantem a mais alta qualidade do produto e facilitam a solução de problemas durante a produção. 

Diante desta realidade, a TECH está desenvolvendo um Mestrado que tratará detalhadamente a Visão Computacional. Desenvolvido por especialistas da área, o plano de estudos se aprofundará no processamento de imagens 3D. Nesse sentido, a capacitação proporcionará aos alunos o software de processamento mais avançado para visualizar os dados. O programa também se concentrará na análise do Deep Learning, dada sua relevância para lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. Isso permitirá que os alunos enriqueçam seus procedimentos de trabalho habituais com algoritmos e modelos de última geração. Além disso, os materiais didáticos fornecerão uma ampla variedade de técnicas de visão computacional usando diferentes estruturas (incluindo Keras, Tensorflow v2 Pytorch). 

Este Mestrado, ele se baseia em uma metodologia 100% online. Tudo o que será necessário é que os alunos tenham um dispositivo eletrônico com acesso à Internet (como seu computador, celular ou Tablet) para entrar no Campus Virtual. Assim, será possível acessar uma biblioteca repleta de recursos multimídia para fortalecer seu conhecimento de forma dinâmica. É importante ressaltar que a TECH utiliza a inovadora metodologia Relearning, em todos os seus cursos, o que permitirá que os alunos assimilem o conhecimento de forma natural, reforçado com recursos audiovisuais para garantir que permaneça na memória e ao longo do tempo. 

Especialize-se em uma área importante da tecnologia do futuro que lhe permitirá avançar imediatamente em sua carreira”  

Este Mestrado em Visão Artificial 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 eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser usado para aprimorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas 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, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Deseja se especializar em métricas de avaliação? Com esta capacitação, você conseguirá isso em apenas 12 meses”

O corpo docente do Mestrado 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, através da qual o profissional deverá 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.  

Domine com eficácia o Deep Learning para resolver os problemas mais complexos”

Você terá acesso a um sistema de aprendizagem baseado na repetição, através de um ensino natural e progressivo ao longo de todo o programa”

Atualize seus conhecimentos em Visão Artificial através de conteúdo multimídia inovador”

Objetivos gerais

• Obter uma visão global dos dispositivos e hardware utilizados no mundo da visão artificial.
• Analisar os diferentes campos nos quais a visão é aplicada
• Identificar onde estão os avanços tecnológicos em visão no momento
• Avaliar o que está sendo pesquisado e o que os próximos anos reservam
• Estabelecer uma base sólida na compreensão dos algoritmos e técnicas de processamento digital de imagens
• Avaliar técnicas fundamentais de visão por computador
• Analisar técnicas avançadas de processamento de imagem
• Apresentar a biblioteca open 3D
• Analisar as vantagens e dificuldades de trabalhar em 3D em vez de 2D
• Introduzir as redes neurais e examinar como elas funcionam
• Analisar as métricas para uma capacitação adequada
• Analisar as métricas e ferramentas existentes
• Examinar o pipeline de uma rede de classificação de imagens
• Analisar as redes neurais de segmentação semântica e suas métricas

Objetivos específicos

Módulo 1. Visão artificial

• Estabelecer como funciona o sistema de visão humana e como uma imagem é digitalizada
• Analisar a evolução da visão artificial
• Avaliar as técnicas de aquisição de imagem
• Gerar conhecimento especializado sobre os sistemas de iluminação como um fator importante no processamento de imagens.
• Identificar os sistemas ópticos existentes e avaliar seu uso
• Examinar os sistemas de visão 3D e como esses sistemas dão profundidade às imagens
• Desenvolver os diferentes sistemas que existem fora do campo visível ao olho humano

Módulo 2. Aplicações e estado da arte

• Analisar o uso da visão artificial em aplicações industriais
• Determinar como a visão se aplica à revolução do veículo autônomo
• Analisar imagens na criação de conteúdo
• Desenvolver algoritmos de Deep Learning para análise médica e Machine Learning para a assistência no centro cirúrgico
• Analisar o uso da visão em aplicações comerciais
• Determinar como os robôs têm olhos através da visão artificial e como ela se aplica às viagens espaciais.
• Estabelecer o que é realidade aumentada e campos de uso
• Analisar a revolução da Cloud Computing
• Apresentar o estado da arte e o que os próximos anos nos reservam

Módulo 3. Processamento digital de imagens

• Examinar as bibliotecas de processamento de imagens digitais comerciais e de código aberto
• Determiar o que é uma imagem digital e avaliar as operações fundamentais para poder trabalhar com elas.
• Apresentar os filtros em imagens
• Analisar a importância e o uso dos histogramas
• Apresentar as ferramentas para modificar de imagens pixel a pixel
• Propor ferramentas de segmentação de imagem
• Analisar as operações morfológicas e suas aplicações
• Determinar a metodologia na calibração de imagens
• Avaliar os métodos para segmentar imagens com visão convencional

Módulo 4. Processamento digital de imagens avançado

• Examinar os filtros avançados de processamento digital de imagem
• Determinar as ferramentas de análise e extração de contornos
• Analisar os algoritmos de busca de objetos
• Demonstrando como trabalhar com imagens calibradas
• Analisar técnicas matemáticas para a análise de geometrias
• Avaliar diferentes opções na composição da imagem
• Desenvolver a interface do usuário

Módulo 5. Processamento de imagens 3D

• Examinar uma imagem 3D
• Analisar o software utilizado para o processamento de dados 3D
• Desenvolvendo o open3D
• Determinar os dados relevantes de uma imagem 3D
• Demonstrar as ferramentas de visualização
• Definir filtros para a eliminação de ruído
• Propor ferramentas para cálculos geométricos
• Analisar metodologias de detecção de objetos
• Avaliar métodos de triangulação e reconstrução de cenas

Módulo 6. Deep learning

• Analisar as famílias que compõem o mundo da inteligência artificial
• Compilar os principais frameworks de Deep Learning
• Definir as redes neurais
• Apresentar os métodos de aprendizagem das redes neurais
• Fundamentar as funções de custo
• Estabelecer as funções mais importantes de ativação
• Examinar técnicas de regularização e padronização
• Desenvolver métodos de otimização
• Introduzir os métodos de inicialização

Módulo 7. Redes convolucionais e classificação da imagem

• Gerar conhecimento especializado sobre redes neurais convolucionais
• Estabelecer as métricas de avaliação
• Analisar o funcionamento das CNNs para classificação de imagens
• Avaliar o Data Augmentation
• Propor técnicas para evitar o Overfitting
• Examinar as diferentes arquiteturas
• Compilar os métodos de inferência

Módulo 8. Detecção de objetos

• Analisar como funcionam as redes de detecção de objetos
• Examinar os métodos tradicionais
• Determinar as métricas de avaliação
• Identificar os principais datasets utilizados no mercado
• Propor arquiteturas do tipo Two Stage Object Detector
• Analisar Métodos de Fine Tunning
• Examinar diferentes arquiteturas tipo Single Shoot
• Estabelecer algoritmos de rastreamento de objetos
• Implementar a detecção e o monitoramento de pessoas

Módulo 9. Segmentação de imagens com deep learning

• Analisar como funcionam as redes de segmentação semântica
• Avaliar os métodos tradicionais
• Examinar as métricas de avaliação e diferentes arquiteturas
• Examinar os domínios de vídeo e pontos de nuvem
• Aplicar os conceitos teóricos por meio de diferentes exemplos

Módulo 10. Segmentação de Imagens e Técnicas Avançadas de visão computadorizada

• Desenvolver conhecimento especializado sobre a gestão de ferramentas
• Examinar a segmentação semântica na medicina
• Identificar a estrutura de um projeto de segmentação
• Analisar os autocodificadores
• Desenvolver as redes adversárias generativas

Aprenda lições valiosas através de casos reais em ambientes de aprendizagem simulados”