Visão Computacional e Machine Learning com MATLAB

Imagens digitais contêm grandes quantidades de dados, mas transformar esses pixels em insights acionáveis requer técnicas especializadas de aprendizado de máquina.Este curso orienta você através do ciclo de vida completo de aprendizado de máquina, permitindo que você transforme dados de imagem brutos em sistemas inteligentes que podem reconhecer padrões e localizar objetos automaticamente. No final do curso, você será capaz de gerenciar a preparação de dados, treinar modelos para tarefas específicas de reconhecimento e avaliar seu desempenho usando métricas padrão do setor. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de processamento de imagem digital e aprendizado de máquina. - Prepare e rotule conjuntos de dados de imagem para treinar modelos robustos de visão computacional. - Construa sistemas de classificação de imagens usando arquiteturas modernas de redes neurais convolucionais. - Implemente fluxos de trabalho de detecção de objetos para identificar e localizar itens específicos dentro de uma imagem. - Aplique técnicas de aprendizado de transferência para alavancar modelos pré-treinados para um desenvolvimento mais rápido. - Avalie o desempenho do modelo usando métricas padrão como precisão e precisão. O curso começa com terminologia fundamental e manipulação de dados antes de passar para fluxos de trabalho práticos para treinamento e refinamento de modelos.Você explorará como essas técnicas se aplicam a cenários como identificar sinais de rua e detectar defeitos de material por meio de explicações escritas e exercícios baseados em código. Este curso foi projetado para iniciantes em engenharia, ciência ou análise de dados que desejam começar a usar ferramentas de visão computacional.Não é necessária experiência prévia com aprendizado de máquina. Comece a criar suas próprias aplicações de visão computacional através de instruções claras e baseadas em texto.