Deep Learning

Aprendizado Profundo para Visão Computacional — Aprenda a construir e aplicar modelos de aprendizado profundo como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para tarefas como classificação de imagens, detecção de objetos e geração de imagens usando frameworks como TensorFlow e PyTorch.

Redes Neurais Convolucionais em Python: CNNs para Visão e PNL

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Domine CNNs usando Python e TensorFlow para criar modelos poderosos de classificação de imagens e análise de texto para aplicativos de ciência de dados do mundo real.
★ 4.4 (7,279)

Aprendizagem profunda para visão computacional: de CNNs a GANs

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Crie modelos práticos para detecção de objetos, transferência de estilo neural e geração de imagens usando Python, Keras e TensorFlow.
★ 4.7 (7,100)

Construa um carro autônomo com Python e aprendizado profundo

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Aplique visão computacional e redes neurais para programar um veículo autônomo simulado usando Python, TensorFlow e OpenCV.
★ 4.5 (4,304)

Visão computacional e CNNs com TensorFlow

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Crie e otimize redes neurais convolucionais para reconhecimento de imagens usando o TensorFlow e técnicas modernas de visão computacional.
★ 4.7 (8,223)

Fundamentos de processamento de imagem digital para visão computacional

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Aprenda a manipular dados visuais e a criar modelos de classificação de imagens usando redes neurais neste guia abrangente baseado em texto.
★ 4.5 (4,337)

Redes Neurais Convolucionais para Iniciantes

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Domine os fundamentos da visão computacional e aprenda a construir redes neurais que possam analisar e reconhecer imagens.
★ 4.9 (1,473)

Visão moderna IA e compreensão multimodal

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Saiba como a IA interpreta imagens e texto juntos usando processamento de sinal fundamental e arquiteturas multimodais modernas.
★ 4.4 (30)

Automatizando o processamento de imagens para grandes conjuntos de dados

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Aprenda a criar pipelines automatizados para processar grandes volumes de dados de imagem e vídeo de forma eficiente.
★ 4.7 (28)

Visão Computacional e Machine Learning com MATLAB

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Aprenda a criar modelos de classificação de imagens e detecção de objetos usando o MATLAB para resolver problemas de engenharia e ciência do mundo real.
★ 4.8 (23)

Guia para iniciantes em aprendizado profundo para classificação de imagens

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Equipe-se para entender, criar e avaliar modelos de aprendizado profundo para várias tarefas de classificação de imagens, começando pelo básico.
★ 4.9 (19)

Introdução a CNNs com Python: Construa e Treine Modelos

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Inicie sua jornada de deep learning aprendendo a projetar, treinar e avaliar Redes Neurais Convolucionais usando práticas modernas de Python.
★ 4.7 (19)

Introdução à Geração de Imagens por IA e Modelos de Difusão

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Compreenda a ciência fundamental por trás dos modelos de difusão modernos e aprenda como os sistemas de texto para imagem geram conceitos visuais de alta qualidade.
★ 4.8 (16)

Deep Learning para Visão Computacional: Detecção de Anomalias e Síntese de Dados

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Aprenda a construir modelos de visão computacional para detectar anomalias em imagens, automatizar a rotulagem e gerar dados de treinamento sintéticos, mesmo com datasets limitados.
★ 4.9 (15)

IA Generativa com Modelos de Difusão: Um Guia Prático para Síntese de Imagens

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Entenda a mecânica da difusão de denoising e aprenda a configurar modelos generativos modernos para sintetizar imagens de alta qualidade a partir de prompts de texto.

Aprendizagem profunda para detecção de defeitos industriais

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Domine os fundamentos da visão computacional para criar, treinar e otimizar modelos de aprendizado profundo que automatizam o controle de qualidade e a detecção de defeitos na fabricação.

Difusão estável para programadores: IA generativa com PyTorch

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Domine a mecânica de modelos de difusão latente para gerar e controlar imagens usando o PyTorch e o Hugging Face Diffusers.

Projetando um sistema de detecção de defeitos baseado em visão para a linha de produção

Aprendizado Profundo para Visão Computacional
Passe pelo projeto prático de um sistema de detecção de defeitos baseado em visão, desde a configuração de imagens até a escolha do modelo, avaliação e integração de linha.