Visão Geral

O Curso PyTorch para Visão Computacional, oferece uma imersão prática nas técnicas de deep learning aplicadas ao campo da visão computacional. Os participantes aprenderão a construir e treinar modelos de visão computacional para tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos, segmentação e processamento de vídeo. Utilizando a flexibilidade e o poder de PyTorch, o curso aborda desde redes neurais convolucionais (CNNs) básicas até arquiteturas mais avançadas como ResNet e UNet.

Objetivo

Após realizar este Curso PyTorch para Visão Computacional, você será capaz de:

• Implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em PyTorch para classificação de imagens.
• Realizar tarefas avançadas de visão computacional, como detecção de objetos e segmentação de imagens.
• Utilizar arquiteturas modernas, como ResNet e UNet, em projetos de visão computacional.
• Treinar e otimizar modelos para reconhecimento e processamento de imagens e vídeos.
• Preparar e processar dados de imagens utilizando técnicas modernas de data augmentation.
• Implementar modelos para deploy e inferência em tempo real.

Publico Alvo

• Cientistas de dados, engenheiros de machine learning e desenvolvedores interessados em aplicar deep learning para visão computacional.
• Profissionais de TI que desejam adquirir habilidades práticas em PyTorch para resolver problemas envolvendo imagens e vídeos.
• Estudantes e pesquisadores com interesse em aprendizado profundo e processamento de imagens.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de Python e PyTorch.
• Familiaridade com conceitos básicos de machine learning e redes neurais.
• Noções de processamento de imagens são recomendadas, mas não obrigatórias.

Materiais

Conteúdo Programatico

Fundamentos de Visão Computacional

1. Introdução à visão computacional e suas aplicações.
2. Processamento básico de imagens: leitura, transformação e visualização.
3. Manipulação de datasets de imagem com PyTorch.
4. Projeto prático: Implementação de pipeline de processamento básico de imagem.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

1. Introdução às CNNs: Operações de convolução e pooling.
2. Estrutura básica de uma CNN: Camadas convolucionais e fully connected.
3. Treinamento de uma CNN para classificação de imagens.
4. Projeto prático: Implementação de uma CNN para classificar imagens no dataset MNIST ou CIFAR-10.

Transfer Learning e Fine-tuning

1. Introdução ao conceito de transfer learning.
2. Utilização de modelos pré-treinados como ResNet, VGG e EfficientNet.
3. Fine-tuning de modelos para tarefas específicas.
4. Projeto prático: Aplicação de transfer learning com ResNet para classificação de imagens.

Data Augmentation e Preparação de Dados

1. Técnicas de data augmentation: flip, rotate, crop, etc.
2. Como aumentar a variabilidade dos dados para melhorar o desempenho do modelo.
3. Implementação de pipelines de augmentação com PyTorch.
4. Projeto prático: Aplicação de técnicas de augmentação em um dataset de imagens.

Detecção de Objetos

1. Conceitos de detecção de objetos: bounding boxes, IoU e non-max suppression.
2. Modelos para detecção de objetos: R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO.
3. Implementação de Faster R-CNN em PyTorch para detecção de objetos.
4. Projeto prático: Treinamento de um modelo de detecção de objetos em um dataset customizado.

Segmentação de Imagens

1. Introdução à segmentação de imagens: Segmentação semântica e segmentação de instância.
2. Arquiteturas para segmentação: Fully Convolutional Networks (FCNs) e UNet.
3. Implementação de UNet para segmentação de imagens médicas ou satélites.
4. Projeto prático: Treinamento de um modelo UNet para segmentação de imagens.

Redes Neurais para Vídeo

1. Processamento de sequências de vídeo com CNNs.
2. Introdução a 3D CNNs para modelagem temporal de vídeos.
3. Projeto prático: Construção de um classificador de vídeo utilizando redes convolucionais 3D.

Modelos Avançados: ResNet, DenseNet e Inception

1. Entendendo a ResNet e a ideia de "skip connections".
2. Introdução às arquiteturas DenseNet e Inception.
3. Implementação de ResNet para classificação de imagens em PyTorch.
4. Projeto prático: Treinamento de DenseNet para tarefas de visão computacional.

Visão Computacional com Redes Generativas Adversárias (GANs)

1. Introdução às GANs: Arquitetura e funcionamento.
2. Aplicações de GANs em visão computacional: Geração de imagens e super-resolução.
3. Implementação de GANs para geração de imagens realistas.
4. Projeto prático: Treinamento de uma GAN para gerar novas imagens a partir de um dataset.

Paralelização e Otimização de Modelos

1. Uso de GPUs para acelerar o treinamento de modelos em PyTorch.
2. Paralelização de modelos com DataParallel e DistributedDataParallel.
3. Técnicas de compressão de modelos: pruning e quantização.
4. Projeto prático: Treinamento de um modelo paralelo para segmentação de imagens.

Deploy de Modelos de Visão Computacional

1. Exportação de modelos PyTorch para TorchScript.
2. Implementação de APIs para deploy de modelos em tempo real.
3. Integração com Flask, FastAPI ou Django para deploy.
4. Projeto prático: Deploy de um modelo de visão computacional para inferência de imagens em tempo real.

Projeto Final

• Desenvolvimento de um projeto completo em visão computacional.
• Definição do problema, escolha do modelo e preparação do dataset.
• Treinamento, otimização e deploy do modelo.
• Apresentação e documentação do projeto.