INFO
Curso: Deep Learning Aplicado A Imagens Com Python
Carga Horária: 30h
Turno/Horário: Terças e Quintas-feiras - 9h às 12h.
Período: 23/05/2023 a 20/06/2023
Professor (a): Prof. Luciano Rebouças (IC/UFBA).
Informações e Inscrição em:
EMENTA:
Noções sobre imagem digital, introdução ao processamento digital de imagens, introdução ao aprendizado de máquina aplicado a imagens, redes neurais, redes neurais convolucionais, protocolos de treinamento para reconhecedores de padrões em imagens, métricas de avaliação de desempenho.
QUEM PODE FAZER ESTE CURSO:
Alunos com conhecimento de estrutura de dados, álgebra linear, conhecimentos básicos sobre redes neurais e programação.
POR QUE DEVO FAZER ESTE CURSO:
Deep Learning é uma técnica de Aprendizado de Máquina que utiliza redes convolucionais profundas para analisar e entender padrões em dados. Quando aplicado a imagens, Deep Learning permite que sejam extraídas informações detalhadas sobre as características das imagens, como bordas, formas e texturas. Com este curso, os participantes aprenderão sobre as principais técnicas de Deep Learning aplicadas a imagens, tais como redes neurais convolucionais, transferência de aprendizado e detecção de objetos. Além disso, serão apresentados os principais frameworks e bibliotecas utilizados na implementação de modelos de Deep Learning. A partir desses conhecimentos, os participantes poderão aplicar essas técnicas em projetos práticos, tais como reconhecimento de rostos, detecção de objetos em imagens médicas, reconhecimento de objetos em imagens de satélite e muitos outros.
OBJETIVOS
O objetivo principal do curso é apresentar e analisar os conceitos fundamentais de redes convolucionais profundas aplicadas no processamento e análise de imagens.
Objetivos Específicos:
- apresentar os conceitos das principais tarefas de visão computacional: classificação, detecção e segmentação de imagens
- entender sobre os componentes principais de uma rede convolucional e seu princípio de funcionamento
- conhecer algumas arquiteturas e funcionamento de redes utilizadas para classificação, detecção e segmentação
- analisar as principais métricas para avaliação de sistemas de processamento de imagens
SOBRE O PROFESSOR
Prof. Luciano Oliveira realizou o seu doutorado no Instituto de Sistemas e Robótica da Universidade de Coimbra, Portugal, na área de Engenharia Elétrica e de Computadores. É Professor Associado do Instituto de Computação, Departamento de Ciência da Computação, e chefe do Laboratório de Pesquisa Intelligent Vision Research Lab (http://ivisionlab.ufba.br), da Universidade Federal da Bahia. Tem larga experiência na área de Visão Computacional, Reconhecimento de Padrões em Imagens e Aprendizagem de Máquina, atuando principalmente em Robótica, Cidades Inteligentes, Sistemas Biométricos e Biomedicina.