O resultado do processamento digital de imagens é encontrado, hoje em dia, em quase todos os lugares em que se vê alguma produção humana. No cinema, na televisão, nas revistas, nos livros, nos outdoors e em muitos outros lugares em que as pessoas praticamente não prestam atenção, como bulas de remédios, código de barras e etiquetas de supermercados. Além disso, está empregado em uma infinidade de aplicações na área da medicina e da pesquisa científica. Hoje, dificilmente você verá uma imagem ou um filme, que é uma sucessão de imagens, que não esteja processada de alguma forma.

Contudo, com o aumento cada vez mais significativo na qualidade das imagens, inevitavelmente exige-se mais capacidade de memória e processamento. Para tanto, diversos estudos foram desenvolvidos sobre as chamadas redes neurais convolucionais, as quais demandam um baixo nível de pré-processamento se comparadas a outros algoritmos de classificação de imagens. Por isso, elas vêm sendo aplicadas com bastante êxito na análise e no processamento de imagens.

As redes neurais foram, e ainda são utilizadas nas mais diversas situações e tipos de operação. As redes neurais profundas compõem a maior parcela dos sistemas desenvolvidos, mas as técnicas convencionais, infelizmente, têm seu crescimento limitado pelos métodos de treinamento disponíveis. A grande quantidade de parâmetros conectando duas camadas vizinhas torna o aprendizado inviável a partir de determinado nível. Nesse sentido, as redes convolucionais surgem para reduzir a quantidade de parâmetros independentes, apesar da maior quantidade total de conexões, utilizando um mecanismo de filtro muito menor que a imagem a ser percorrida pelo filtro em busca de características relevantes à sua classificação.

O avanço das tecnologias de inteligência artificial possibilitou soluções até recentemente impensáveis. A proposta dos óculos interativos da Google e a Amazon Go talvez sejam os melhores exemplos. Junto a esses grandes avanços e essas soluções inovadoras que estão sendo apresentadas, as redes neurais, especialmente as convolucionais, se fazem cada dia mais presentes no cotidiano das pessoas. Mesmo pequenos smartphones são capazes de oferecer soluções de processamento de imagem em tempo real, e isso graças à quantidade de processamento disponível e também às mudanças e às inovações nas próprias redes neurais.

Neste curso você vai estudar os princípios fundamentais do processamento digital de imagens e, principalmente, entender o que é esse processamento, como uma imagem é formada e quais são as suas principais características, bem como as formas de extraí-las. Também irá conhecer mais sobre as diferenças entre ambas as tecnologias de redes neurais, o conceito principal de operação de uma rede convolucional e as camadas pelas quais é composta. Por fim, serão detalhados os tipos de convolução mais comuns e as funções frequentemente utilizadas em todo o processo de pooling e flattening.

O Curso Arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais Avançadas é voltado para profissionais e estudantes da área de Tecnologia, além de interessados no assunto.

Este curso dispõe dos seguintes recursos de acessibilidade: cores em alto-contraste, aumento de fonte e tradução automática mediante a Língua Brasileira de Sinais (Libras). Para ativar esses recursos, acesse "minha conta" do lado direito da tela na parte superior e habilite de acordo

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