Visão Geral

Desbloqueie o potencial dos dados visuais com nosso curso Visão Computacional para Iniciantes, aprovado pelo WSQ. Este curso básico foi desenvolvido para apresentar os fundamentos da visão computacional, desde a análise de imagens até a detecção de objetos. Por meio de exercícios práticos, você aprenderá como manipular imagens e vídeos usando diversas técnicas e ferramentas, estabelecendo as bases para estudos mais avançados na área.

Ao final deste curso, você terá uma forte compreensão dos princípios básicos da visão computacional. Quer você pretenda aprofundar seu conhecimento em ciência de dados ou aplicar dados visuais em sua área profissional, este curso serve como um trampolim. Você estará bem equipado para compreender, interpretar e tomar decisões baseadas em dados com base em informações visuais.

Objetivo

Após concluir este Curso Computer Vision for Beginners, você será capaz de:

• compreender conceitos e aplicações básicas de sistemas de visão
• aplicar técnicas básicas de visão computacional
• implementar classificação de imagens
• implementar detecção de objetos e análise de vídeo
• avaliar sistemas de visão computacional de borda e baseados em nuvem

Publico Alvo

• Cientista de Dados
• Engenheiro de aprendizado de máquina
• Pesquisador de IA
• Engenheiro de Robótica
• Engenheiro de Visão Computacional
• Especialista em Processamento de Imagens
• Desenvolvedor de software (com foco na visão)
• Especialista em Biometria
• Desenvolvedor de AR/VR
• Desenvolvedor de análise de vídeo
• Engenheiro de Sistemas Autônomos
• Desenvolvedor de câmera inteligente
• Especialista em imagens médicas
• Projetista de Sistema de Vigilância
• Artista de efeitos visuais (VFX)

Pre-Requisitos

• Pelo menos níveis O e acima da educação
• Ler, escrever, falar e entender inglês

O aluno também deve ter conhecimentos básicos de Python. Se você não tem conhecimento de Python, considere os seguintes cursos WSQ:

• NICF - Curso Fundamental de Python para Iniciantes

Materiais

Conteúdo Programatico

Overview of Computer Vision with Deep Learning

1. Introduction to Computer Vision
2. Computer Vision Business Applications
3. Classical vs Deep Learning Computer Vision

Basic Computer Vision Techniques

1. Setup Portable Mini Computer Board
2. Setup Camera
3. Setup OpenCV
4. Image Processing with OpenCV

Image Classification

1. Introduction to Deep Learning and Neural Network
2. Overview of Convolutional Neural Network (CNN)
3. Pre-Trained Vision Models
4. Image Classification with Pre-Trained CNN

Object Detection

1. Overview of Single Shot Detector (SSD) Object Detection Technique
2. Object Detection and Video Tracking with SSD
3. Overview of YOLO Object Detection Technique
4. Object Detection and Video Tracking using YOLO
5. Basic Video Analytics

Computer Vision Systems

1. Edge Based Vision System
2. Cloud Based Vision System

Final Assessment

1. Written Assessment(Q&A)
2. Practicum Performance