Visão computacional e aprendizado profundo de imagens com PyTorch — WalkSelf
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Visão computacional e aprendizado profundo de imagens com PyTorch

Domine os fundamentos da visão computacional treinando a classificação de imagens, a detecção de objetos e os modelos generativos usando a poderosa estrutura do PyTorch.

  • 💬 Instrutor de IA
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  • 🕐 Comece quando quiser
    Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
  • 🌐 Em português
    Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.

Sobre este curso

A visão computacional está transformando indústrias, desde diagnósticos de saúde até condução autônoma.Entender como processar e analisar imagens com aprendizado profundo é uma habilidade altamente procurada para qualquer aspirante a desenvolvedor ou cientista de dados. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos básicos de visão computacional usando PyTorch.Você progredirá de operações de tensor fundamentais para arquiteturas avançadas de rede neural, aprendendo a classificar imagens, localizar objetos, segmentar cenas e até mesmo gerar dados visuais inteiramente novos. Ao ler explicações claras e estudar implementações práticas de código, você desenvolverá a intuição técnica necessária para resolver tarefas visuais do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda os princípios fundamentais das redes neurais e como o PyTorch processa tensores de imagem. - Construa redes neurais convolucionais (CNNs) a partir do zero para classificação de imagens binárias e multiclasse. - Aplique o aprendizado de transferência usando modelos pré-treinados e explore as modernas arquiteturas do Vision Transformer (ViT). - Configurar modelos de detecção de objetos para localizar e identificar vários elementos dentro de uma imagem. - Implemente técnicas de segmentação semântica e de instância para particionar imagens com precisão no nível de pixel. - Gerar imagens sintéticas usando Redes Adversariais Generativas (GANs) e avaliar sua qualidade. O currículo começa com a terminologia essencial de aprendizado profundo e as operações básicas do PyTorch antes de passar sistematicamente por classificação, detecção, segmentação e modelagem generativa.Você aprenderá através de explicações de texto estruturadas e passo a passo de código projetadas para aumentar sua confiança. Este curso é projetado para iniciantes em aprendizado profundo e visão computacional.É recomendado um entendimento básico da programação Python, mas não é necessária experiência prévia com PyTorch ou processamento de imagens. Comece sua jornada no mundo da visão computacional e aprenda a criar aplicativos de imagem inteligentes hoje mesmo.

O que você vai receber

  • 📜 Certificado de conclusão
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  • 💬 Tutor AI pessoal
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  • 🎧 Versão em áudio incluída
    Estude em qualquer lugar, sem tela
  • ♾️ Acesso vitalício
    Volte quando quiser, sem expirar
  • 📱 Celular ou computador
    Funciona em qualquer dispositivo
  • 💸 Reembolso em 14 dias
    Sem perguntas
  • Curto e focado
    2 h 36 min de conteúdo prático

Avaliações (3)

Agustín Rodríguez AR Aluno verificado
★ 2 · 20 julho 2026

É uma introdução decente, mas poderia se beneficiar de exemplos mais diversos e um fluxo ligeiramente melhor entre os módulos.

Consuelo Ponce CL
★ 5 · 13 julho 2026

Machine Translated Este curso forneceu uma base sólida. Os exemplos foram úteis, mas o ritmo parecia um pouco irregular às vezes.

محمد DZ
★ 4 · 24 junho 2026

Curso fantástico. Os exemplos usados foram no local e realmente ajudaram a solidificar os conceitos.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

Como faço para pagar? +

Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.

Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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