Deep Learning: Visão Computacional, CNNs e Transfer Learning

Olá aluno! Meu principal objetivo neste curso é ensinar vocês à treinarem modelos de redes convolucionais para classificação de imagens. Além disso, pretendo compartilhar a teoria por trás para que vocês entendam o que ocorre nos bastidores. Por fim, um terceiro objetivo que tenho aqui é ensinar vocês boas práticas para treinamento de modelos estado da arte – esta parte eu aprendi com o pessoal da Fast AI na Universidade de San Francisco. Em especial, vocês perceberão que o estado da arte para treinamento de problemas de classificação de imagens somente é possível graças ao uso de transferência de aprendizagem (transfer learning). Com este método é possível fazermos uso de super redes neurais campeãs em competições de visão computacional e transferir seu poder de extração de características para outros problemas.

OBS: Estou tornando público um curso que demorei mais de dois anos para desenvolver – à princípio o foco não era a Udemy mas gostaria de deixar ele no ar em alguma plataforma. Como perceberão nos vídeos, ele foi gravado aos poucos, e ainda sinto que há algumas partes faltando, mas se esperar até este dia chegar, ele nunca ficará pronto 🙂 portanto, já vou torná-lo público, ir coletando feedbacks e melhorando quando necessário.