Visão Geral

O curso Computer Vision com Google Cloud Vision API apresenta aos participantes os conceitos e práticas fundamentais para implementar soluções de visão computacional utilizando a API de Visão do Google Cloud.
Durante o curso, os alunos aprenderão a analisar imagens, detectar objetos, reconhecer textos, logotipos e rostos, além de explorar os recursos de inteligência artificial integrados à plataforma do Google Cloud.
Com uma abordagem prática, o curso combina teoria e exercícios aplicados, capacitando os participantes a integrar a Vision API em aplicações reais para extrair informações visuais com eficiência e precisão em escala.

Objetivo

Após realizar este curso Computer Vision com Google Cloud Vision API, você será capaz de:

• Entender os fundamentos de visão computacional e suas aplicações práticas
• Utilizar a Google Cloud Vision API para análise e classificação de imagens
• Detectar rostos, textos, objetos e logotipos em imagens
• Integrar a Vision API com outros serviços do Google Cloud
• Desenvolver aplicações inteligentes baseadas em reconhecimento visual

Publico Alvo

Este curso é destinado a profissionais de tecnologia que desejam aplicar técnicas de visão computacional em seus projetos, incluindo:

• Desenvolvedores e engenheiros de software
• Cientistas e analistas de dados
• Engenheiros de machine learning
• Arquitetos de soluções em nuvem
• Estudantes e entusiastas de inteligência artificial

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de programação (Python ou Node.js)
• Noções de inteligência artificial e aprendizado de máquina
• Conta ativa no Google Cloud Platform (GCP)
• Conhecimentos básicos em APIs REST

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Computer Vision and Google Cloud Vision API

1. Basics of computer vision
2. AI and ML in Google Cloud
3. Overview of Google Cloud Vision API
4. Use cases and real-world applications

Module 2: Environment Setup

1. Creating and configuring a Google Cloud project
2. Enabling the Vision API
3. Authentication and service accounts setup with Google Cloud SDK
4. Testing Vision API via Console and CLI

Module 3: Image Analysis and Label Detection

1. Image recognition and classification
2. Label detection and entity extraction
3. Object and feature detection
4. Best practices for image input and processing

Module 4: OCR and Text Detection

1. Understanding Optical Character Recognition (OCR)
2. Extracting text from images and documents
3. Language recognition and integration with Translation API
4. Practical applications of OCR in automation

Module 5: Face, Logo, and Landmark Detection

1. Face detection and emotion recognition
2. Logo detection and brand identification
3. Landmark recognition (geographic features)
4. Ethical use of facial recognition

Module 6: Integration and Automation

1. Using Vision API with Python and Node.js
2. Batch image processing
3. Integrating with Cloud Storage for image management
4. Event-driven automation with Cloud Functions and Pub/Sub

Module 7: Optimization and Best Practices

1. Managing API quotas and cost optimization
2. Securing Vision API access and data
3. Monitoring with Cloud Logging and Error Reporting
4. Common pitfalls and recommended practices

Module 8: Final Project

1. Building a smart image analysis application
2. Creating a pipeline using Cloud Storage and Vision API
3. Deploying and presenting the final project