Visão Geral

O Deep Learning transformou completamente a forma como sistemas enxergam e interpretam imagens, e o PyTorch se tornou uma das ferramentas mais respeitadas nesse campo. Neste curso, você irá aprender a construir modelos modernos de visão computacional utilizando redes neurais profundas, sempre com uma abordagem prática e fundamentada. A ideia é clara: entender os conceitos como sempre foi feito — com base sólida — e aplicar com ferramentas atuais para resolver problemas reais.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Utilizar PyTorch para criar modelos de visão computacional
• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs)
• Trabalhar com classificação, detecção e análise de imagens
• Aplicar técnicas modernas como transfer learning
• Desenvolver projetos práticos com Deep Learning aplicado à visão

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e dados
• Interessados em Inteligência Artificial e Deep Learning
• Desenvolvedores que desejam atuar com visão computacional avançada
• Pessoas que querem trabalhar com modelos modernos de análise de imagens

Pre-Requisitos

• Python intermediário
• Fundamentos de visão computacional
• Noções de machine learning e redes neurais
• Matemática básica (álgebra linear e estatística)

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to PyTorch and Deep Learning

1. What is PyTorch
2. Setting up the environment
3. Tensors and basic operations
4. First neural network

Module 2 – Neural Networks Fundamentals

1. Structure of neural networks
2. Activation functions
3. Loss functions and optimization
4. Training loop in PyTorch

Module 3 – Convolutional Neural Networks (CNNs)

1. Convolution operation
2. Pooling layers
3. CNN architecture
4. Building CNN models in PyTorch

Module 4 – Image Classification

1. Dataset preparation
2. Training classification models
3. Evaluation metrics
4. Improving performance

Module 5 – Transfer Learning

1. Pre-trained models (ResNet, VGG)
2. Fine-tuning strategies
3. Feature extraction
4. Practical applications

Module 6 – Object Detection Basics

1. Introduction to object detection
2. Bounding boxes
3. Detection models overview
4. Practical examples

Module 7 – Model Optimization and Performance

1. Regularization techniques
2. Hyperparameter tuning
3. Overfitting and underfitting
4. Model evaluation

Module 8 – Project: Deep Learning Vision System

1. Building a complete application
2. Training and validating a model
3. Applying real-world dataset
4. Final project presentation