Sobre o curso

Este curso oferece uma imersão nos conceitos fundamentais do processamento digital de imagens, abordando desde a formação de imagens através da luz e do olho humano até a captura, representação e manipulação digital. Você aprenderá a trabalhar com diferentes tipos de imagens, entendendo como os pixels armazenam informações e como aplicar operações básicas de processamento, como equalização de histograma e filtragem espacial, para aprimorar a qualidade visual das imagens.

Além disso, o curso explora técnicas avançadas como a transformada de Fourier para análise de frequência, métodos para restaurar imagens degradadas e modelos de cor para aprimoramento e correção de imagens coloridas. Também aprenderá sobre compressão de imagens, compreendendo como economizar espaço e largura de banda sem comprometer a qualidade. Esta é uma oportunidade única para dominar as ferramentas e técnicas que transformarão sua abordagem ao trabalho com imagens digitais.

Material do Curso

video_library Aulas em vídeo

menu_book Material Prático

Sobre o Curso

Este curso oferece uma oportunidade única para mergulhar no mundo das redes neurais e da aprendizagem profunda, cobrindo desde conceitos fundamentais até aplicações avançadas em visão computacional. Você aprenderá sobre diversos modelos de redes neurais, como Perceptron, Redes Neurais Convolucionais (CNN), e arquiteturas de ponta como ResNet e DenseNet. Além disso, o curso aborda técnicas essenciais como definição de arquiteturas, funções de perdas e otimizadores, além de métodos para geração, aumento e rotulação de bases de dados. Através de avaliações e visualizações detalhadas, você obterá uma compreensão profunda do funcionamento e da implementação dessas tecnologias.

Ao longo do curso, você será introduzido a tópicos essenciais, como regressão linear, softmax, seleção de modelo e técnicas para evitar underfitting e overfitting. Além disso, explorará técnicas avançadas de CNN para classificação, detecção, segmentação e restauração de imagens, utilizando ferramentas como Yolo e UNET. Este curso é ideal para quem deseja desenvolver habilidades práticas e teóricas em aprendizagem profunda, aplicando esse conhecimento para resolver problemas reais em processamento de imagens e visão computacional. Participe e transforme sua compreensão sobre redes neurais e suas aplicações inovadoras!

Material do Curso

video_library Aulas em vídeo

menu_book Material Prático

Sobre o Curso

Se você é apaixonado por processamento de imagens e fotografia computacional, o curso de "Linguagem de Programação Halide" é uma oportunidade imperdível para você. Este curso oferece uma combinação única de teoria e prática, permitindo que você domine a otimização de algoritmos de processamento de imagens através da linguagem Halide, uma DSL (linguagem de domínio específico) poderosa. Aprenderá a implementar pipelines eficientes, trabalhar com a interoperabilidade entre Halide e C++, e aplicar técnicas avançadas de otimização para melhorar a performance de seus projetos.

Além disso, o curso cobre uma ampla gama de tópicos que vão desde a introdução a conceitos básicos e estruturas de Halide, até técnicas avançadas de scheduling e metaprogramação. Você terá a chance de trabalhar com buffers, variáveis, expressões e domínios de redução, além de explorar métodos de depuração e benchmarking. Aplicações práticas incluem filtragem, realce de imagens, operações em espaços de cor e criação de efeitos visuais. Este curso é ideal para quem deseja transformar sua paixão em habilidades técnicas de ponta no campo da computação gráfica.

Material do Curso

video_library Aulas em vídeo

menu_book Material Prático

Sobre o Curso

Você já pensou em mergulhar no universo fascinante da computação heterogênea? O curso de Análise e Performance de Sistemas Heterogêneos oferece uma oportunidade única para você explorar as principais arquiteturas de computação e entender as características dos diferentes sistemas e hardwares. Você aprenderá técnicas avançadas e ferramentas de programação para desenvolver aplicações que aproveitam ao máximo as capacidades de CPU e GPU, além de implementar e avaliar a performance de algoritmos em diversas configurações. Esta é a sua chance de dominar a aceleração de operações com GPUs e entender a fundo os sistemas de memória, a computação paralela e os modelos de programação.

Ao participar deste curso, você terá acesso a tópicos abrangentes, desde a classificação das arquiteturas de processamento até a programação em CUDA e OpenCL. Através de exemplos práticos, como operações básicas em imagens e algoritmos de paralelismo, você desenvolverá habilidades essenciais para otimizar a performance e o consumo de energia dos sistemas. Além disso, você irá implementar tarefas desafiadoras e comparar a performance em diferentes modelos, preparando-se para enfrentar problemas reais e complexos no campo da computação. Venha se tornar um especialista em sistemas heterogêneos e impulsione sua carreira com conhecimentos de ponta!

Material do Curso

video_library Aulas em vídeo

menu_book Material Teórico

code Github com exercícios e exemplos

Sobre o Curso

Descubra o fascinante mundo do machine learning com este curso abrangente, que o capacitará a entender e implementar algoritmos de aprendizado de máquina em diferentes arquiteturas computacionais. Aprenda sobre os principais frameworks e APIs, e como avaliar a performance dos modelos. Desenvolva habilidades práticas para construir operações em modelos de aprendizado para imagem e explore estratégias avançadas de otimização. Compreenda como configurar, realizar e monitorar experimentos de avaliação de modelos, considerando requisitos de hardware, tamanho do modelo e parâmetros específicos. Envolva-se com exemplos reais de aplicações de IA e descubra como adaptar esses modelos para dispositivos de borda.

Dividido em quatro partes, o curso aborda desde a evolução dos chips de IA e suas medidas de performance até técnicas avançadas de deep learning. Na primeira parte, mergulhe no hardware especializado para IA e aprenda sobre medidas de performance e aceleração para deep learning. Na segunda parte, explore convoluções, otimização de parâmetros, quantização e modelos leves. A terceira parte foca em estratégias de treinamento e inferência, além de frameworks e conversão de modelos. Por fim, na quarta parte, aprenda sobre estratégias data-driven, análise e ajuste de datasets, e monitoramento de performance. Este curso é uma oportunidade imperdível para quem deseja se aprofundar no universo do machine learning e suas aplicações práticas.

Material do Curso

video_library Aulas em vídeo

menu_book Material Teórico

code Github com exercícios e exemplos

Sobre o Curso

Quer explorar o fascinante mundo da Qualidade de Imagem (IQA)? Este curso abrangente oferece uma visão profunda dos conceitos fundamentais e das técnicas avançadas de IQA, essenciais para diversas aplicações, como compressão de imagens, imagens médicas, visão computacional e sensoriamento remoto. Você aprenderá sobre os aspectos essenciais da imagem, incluindo cor, forma, textura e movimento, e entenderá a importância da avaliação da qualidade da imagem em fotografia, explorando atributos globais e locais, bem como distorções e artefatos.

Além disso, o curso aborda tanto a avaliação subjetiva quanto objetiva da qualidade de imagem, utilizando métodos tradicionais e avançados baseados em aprendizado profundo, como redes neurais convolucionais e transferência de aprendizado. Com uma abordagem prática, você ganhará habilidades valiosas na implementação e avaliação de modelos IQA, usando diversos conjuntos de dados e métricas, preparando-se para aplicar esses conhecimentos em áreas como restauração e realce de imagens, compressão, e até mesmo em imagens médicas. Venha descobrir como aprimorar a qualidade de imagens e destacar-se no campo de processamento de imagem!

Material do Curso