Processamento de Imagem Prático com Keras

Você está curioso sobre como os computadores podem "ver" e interpretar imagens, e quer construir seus próprios sistemas de reconhecimento de imagens? Este curso fornece um caminho claro, baseado em texto, para entender e implementar o processamento de imagens com aprendizado profundo. Ao final deste curso, você terá uma sólida compreensão fundamental de como preparar dados de imagem, construir e treinar modelos de rede neural e avaliar seu desempenho para várias tarefas de classificação de imagens usando a biblioteca Keras. O que você aprenderá: Entenda os conceitos fundamentais de representação e processamento de imagens para aprendizado de máquina. Prepare, pré-processe e aumente conjuntos de dados de imagem de forma eficaz para modelos de aprendizagem profunda. Crie e configure redes neurais convolucionais (CNNs) usando a API do Keras. Aplique técnicas de transferência de aprendizagem para aproveitar modelos pré-treinados para novas tarefas de imagem. Avalie e interprete as métricas de desempenho de seus modelos de classificação de imagens. Salve, carregue e gerencie modelos do Keras para uso e implantação futuros. O curso começa com a terminologia básica e conceitos fundamentais de imagens digitais e redes neurais. Você então avançará através de etapas práticas para preparação de dados, construção de modelos, treinamento e avaliação, culminando em técnicas para alavancar modelos existentes. Este curso é projetado para iniciantes absolutos em aprendizado de máquina e aprendizado profundo que querem aprender processamento de imagens com Keras. Nenhuma experiência prévia com redes neurais ou processamento de imagem é necessária. Comece sua jornada no excitante mundo da visão computacional hoje mesmo.