Visão Geral

A classificação de imagens é uma das aplicações mais tradicionais e importantes da Visão Computacional. Com o avanço do Deep Learning, essa tarefa alcançou níveis de precisão impressionantes, tornando-se essencial em diversas áreas. Neste curso, você irá aprender a construir, treinar e avaliar modelos de classificação de imagens utilizando técnicas modernas e ferramentas consolidadas como TensorFlow e PyTorch. A abordagem segue um caminho sólido: entender o processo completo, da base até a aplicação prática.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Construir modelos de classificação de imagens
• Treinar redes neurais convolucionais (CNNs)
• Avaliar desempenho de modelos
• Melhorar resultados com técnicas avançadas
• Desenvolver aplicações práticas com Deep Learning

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e ciência de dados
• Interessados em Deep Learning e Visão Computacional
• Desenvolvedores que desejam trabalhar com classificação de imagens
• Pessoas que querem criar modelos aplicáveis ao mercado

Pre-Requisitos

• Python intermediário
• Noções de machine learning
• Fundamentos de redes neurais
• Conhecimentos básicos de imagens digitais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Image Classification

1. What is image classification
2. Types of classification problems
3. Real-world applications
4. Classification pipeline

Module 2 – Dataset Preparation

1. Collecting image datasets
2. Data labeling
3. Data preprocessing
4. Train, validation, and test split

Module 3 – Building Classification Models

1. Creating CNN models
2. Defining architecture
3. Training models
4. Monitoring training process

Module 4 – Model Evaluation

1. Accuracy, precision, recall
2. Confusion matrix
3. Overfitting and underfitting
4. Model validation

Module 5 – Improving Model Performance

1. Data augmentation
2. Hyperparameter tuning
3. Regularization techniques
4. Transfer learning

Module 6 – Transfer Learning in Practice

1. Using pre-trained models
2. Fine-tuning strategies
3. Feature extraction
4. Practical examples

Module 7 – Deployment Basics

1. Saving and loading models
2. Making predictions
3. Building simple APIs
4. Integrating models into applications

Module 8 – Project: Image Classification System

1. Building a complete classification project
2. Dataset preparation
3. Training and evaluation
4. Final project presentation