Visão Geral

O avanço da Inteligência Artificial trouxe novas formas de trabalhar com imagens, e frameworks como o TensorFlow revolucionaram esse processo. Neste curso, você irá aprender como aplicar técnicas modernas de processamento de imagens utilizando redes neurais e ferramentas consolidadas do mercado. A proposta segue uma linha sólida: unir os fundamentos clássicos com as abordagens atuais, permitindo que você entenda não apenas como usar, mas por que as soluções funcionam.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Utilizar TensorFlow para processamento de imagens
• Aplicar redes neurais em tarefas visuais
• Trabalhar com classificação e análise de imagens
• Implementar pipelines de dados para imagens
• Desenvolver projetos práticos com Deep Learning

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e dados
• Interessados em Inteligência Artificial e Deep Learning
• Desenvolvedores que desejam trabalhar com imagens usando IA
• Pessoas que querem evoluir do processamento clássico para o moderno

Pre-Requisitos

• Python intermediário
• Noções de visão computacional
• Conceitos básicos de machine learning
• Matemática básica (álgebra e estatística)

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to TensorFlow for Images

1. What is TensorFlow
2. Setting up the environment
3. Overview of deep learning for images
4. First image classification example

Module 2 – Image Data Preparation

1. Loading image datasets
2. Data preprocessing
3. Data augmentation techniques
4. Train/test split

Module 3 – Neural Networks Fundamentals

1. Artificial neural networks basics
2. Activation functions
3. Loss functions
4. Model training process

Module 4 – Convolutional Neural Networks (CNNs)

1. What are CNNs
2. Convolution and pooling
3. Feature maps
4. Building CNN models

Module 5 – Image Classification Models

1. Training classification models
2. Evaluating performance
3. Accuracy and loss metrics
4. Improving model performance

Module 6 – Image Processing with TensorFlow

1. Image transformations
2. Filtering with neural networks
3. Feature extraction
4. Practical applications

Module 7 – Transfer Learning for Vision

1. Pre-trained models
2. Fine-tuning
3. Using models like MobileNet
4. Real-world applications

Module 8 – Project: Deep Learning Image Application

1. Building a complete image project
2. Dataset preparation
3. Model training and evaluation
4. Final project presentation