Visão Computacional Aplicada
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Ementa
Parte de imagens como dados — pixels, canais, OpenCV — e sobe por CNNs (módulo compartilhado com Deep Learning), classificação com augmentation e detecção de objetos com YOLO, terminando em segmentação. PyTorch e limpeza de dados entram como base compartilhada com o tronco comum.
Módulos da formação
Os mesmos objetos do currículo completo. Um módulo aberto a partir de qualquer formação que o contenha é o mesmo módulo, com a mesma ementa e o mesmo estado.
| Código | Módulo | Conteúdo | Prática | Estado | Preço |
|---|---|---|---|---|---|
| CV-101 | Imagens como dados (pixels, canais, OpenCV) | Ementa detalhada ainda não escrita | — | Ementa publicada | |
| CORE-104 | Dados: coleta e limpeza | Pandas, CSV/JSON/APIs, dados faltantes, EDA | Limpar e explorar um dataset real sujo | Ementa publicada | R$ 120US$ 40MX$ 500valor estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-203 | PyTorch na prática | Tensores, autograd, loops de treino, GPU | Reescrever a rede do CORE-202 em PyTorch | Ementa publicada | R$ 180US$ 60MX$ 750valor estimado0 de 1 módulo publicado |
| DL-201 | CNNs (compartilhado com Visão Computacional) | Ementa detalhada ainda não escrita | — | Ementa publicada | |
| CV-201 | Classificação e augmentation | Ementa detalhada ainda não escrita | — | Ementa publicada | |
| CV-202 | Detecção de objetos (YOLO) | Ementa detalhada ainda não escrita | — | Ementa publicada | |
| CV-301 | Segmentação | Ementa detalhada ainda não escrita | — | Ementa publicada |
- CV-101Ementa publicada
Imagens como dados (pixels, canais, OpenCV)
Ementa detalhada ainda não escrita
- CORE-104Ementa publicada
Dados: coleta e limpeza
- Conteúdo
- Pandas, CSV/JSON/APIs, dados faltantes, EDA
- Prática
- Limpar e explorar um dataset real sujo
R$ 120US$ 40MX$ 500valor estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-203Ementa publicada
PyTorch na prática
- Conteúdo
- Tensores, autograd, loops de treino, GPU
- Prática
- Reescrever a rede do CORE-202 em PyTorch
R$ 180US$ 60MX$ 750valor estimado0 de 1 módulo publicado
- DL-201Ementa publicada
CNNs (compartilhado com Visão Computacional)
Ementa detalhada ainda não escrita
- CV-201Ementa publicada
Classificação e augmentation
Ementa detalhada ainda não escrita
- CV-202Ementa publicada
Detecção de objetos (YOLO)
Ementa detalhada ainda não escrita
- CV-301Ementa publicada
Segmentação
Ementa detalhada ainda não escrita
Nem tudo cabe em 40 horas. Estado da arte, treino distribuído, interpretabilidade, edge e os cinco projetos integradores existem apenas dentro das trilhas completas: Trilhas