Sobre este material#
Bem-vindo ao Curso de Visão Computacional com Machine Learning!
Este material foi cuidadosamente elaborado para estudantes universitários e entusiastas interessados em adquirir habilidades essenciais em Visão Computacional e Inteligência Artificial, utilizando a linguagem Python e as ferramentas mais modernas do mercado.
Estrutura do Conteúdo#
Capítulo 1: Introdução e Ferramentas: Começamos com a configuração do ambiente de desenvolvimento. Você aprenderá a utilizar o Google Colab, comandos essenciais de terminal Linux e o gerenciamento de pacotes com
pipeuv. Também exploramos a anatomia de uma imagem digital, pixels e canais de cor (RGB).Capítulo 2: Processamento Digital de Imagens (PDI): Mergulhamos nas técnicas fundamentais de manipulação de imagens. O foco aqui é o uso da biblioteca OpenCV para aplicar filtros, equalização de histogramas, transformações geométricas e técnicas de segmentação para destacar objetos de interesse.
Capítulo 3: Fundamentos de Machine Learning: Introduzimos a inteligência artificial no contexto da visão. Discutimos desde regressões simples até a arquitetura de Redes Neurais Multicamadas (MLP), funções de ativação e o processo de treinamento de modelos clássicos.
Capítulo 4: Deep Learning na Prática: O estado da arte da visão computacional. Trabalhamos com Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para classificação e detecção de objetos (YOLO). Além disso, aprenderemos a criar interfaces interativas com Gradio para demonstrar seus modelos em tempo real.