Apolo

Atividade

98427 - Redes Neurais Convolutivas e Visão Computacional

Período da turma:

06/10/2022 a 08/12/2022

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Descrição:

Objetivo:

Essa disciplina apresenta como construir redes neurais convolutivas e aplicá-las a imagens e vídeos. Graças às redes neurais “deep-learning” a visão computacional é atualmente muito mais eficiente do que há apenas alguns anos e inúmeras aplicações estão sendo desenvolvidas, incluindo sistemas para veículos autônomos, reconhecimento de faces e leitura automática de imagens radiológicas. O objetivo dessa disciplina é ensinar os alunos como construir uma rede neural convolutiva e suas variações do tipo residuais e incipientes; como aplicar redes convolutivas em tarefas de detecção e reconhecimento visual; e como aplicar essas redes a uma variedade de imagens, vídeos e áudio.

Ementa:

• Fundamentos de redes neurais convolutivas: tipos de camadas (“pooling” e convolutivas) e configurações.
• Redes convolutivas clássicas, redes residuais, redes tipo “inception”.
• Transferência de aprendizado.
• Geração automática de dados de aprendizado e teste.
• Redes convolutivas tipo “deep-learning”.
• Utilização de redes convolutivas para identificação e classificação de objetos.
• Utilização de redes convolutivas para detecção e localização de objetos.
• Utilização de redes convolutivas para detecção e reconhecimento de faces.
• Realização de atividades práticas de programação durante as aulas.

Bibliografia:

• Chollet, F. Deep Learning with Python, Manning Shelter Island Editor, 2018.
• Ganesh, T. V. Deep Learning form First Principles in Vectorized Pytho, R and Octave, www.amazon.com/Deep-Learning-first-principles-vectorized/dp/1981088849.
• Goodfellow, I.; Bengio, Y.; Courville, A. Deep Learning, www.deeplearningbook.org.

Carga Horária:

30 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

Ministrantes:

Eduardo Lobo Lustosa Cabral

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