Visão Geral

A base de toda a Visão Computacional sempre foi — e continua sendo — a matemática. Antes de algoritmos sofisticados e bibliotecas prontas, é o entendimento matemático que realmente permite dominar a área com segurança. Neste curso, você irá desenvolver os fundamentos matemáticos essenciais utilizados em Computer Vision, com foco prático e aplicado. A proposta é clara: fortalecer a base do jeito tradicional, para que qualquer técnica futura faça sentido e não seja apenas “uso de ferramenta”.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os principais conceitos matemáticos usados em visão computacional
• Trabalhar com vetores, matrizes e transformações
• Entender operações aplicadas em imagens digitais
• Interpretar algoritmos de Computer Vision com base matemática
• Preparar-se para estudos avançados na área

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e programação
• Interessados em Inteligência Artificial e Computer Vision
• Pessoas que desejam fortalecer a base matemática
• Desenvolvedores que querem entender o “por trás” dos algoritmos

Pre-Requisitos

• Matemática básica
• Lógica de programação
• Noções iniciais de Python (desejável)

Conteúdo Programatico

Module 1 – Mathematical Foundations Overview

1. Role of mathematics in Computer Vision
2. Types of mathematical models
3. From theory to application
4. Problem-solving mindset

Module 2 – Linear Algebra Basics

1. Scalars, vectors, and matrices
2. Matrix operations
3. Matrix multiplication
4. Identity and inverse matrices

Module 3 – Vectors and Geometry

1. Vector representation
2. Distance between points
3. Dot product
4. Norms and magnitude

Module 4 – Transformations in 2D Space

1. Translation
2. Rotation
3. Scaling
4. Transformation matrices

Module 5 – Coordinate Systems and Image Mapping

1. Cartesian coordinate system
2. Pixel coordinate system
3. Mapping between spaces
4. Geometric interpretation

Module 6 – Introduction to Calculus Concepts

1. Functions and limits
2. Derivatives (intuitive understanding)
3. Rate of change
4. Applications in image processing

Module 7 – Probability and Statistics Basics

1. Random variables
2. Mean, variance, and standard deviation
3. Probability distributions
4. Noise modeling in images

Module 8 – Project: Mathematical Application in Vision

1. Applying transformations to images
2. Distance and similarity calculations
3. Simple mathematical modeling
4. Final project presentation