• Proporcionar aos formandos uma compreensão sólida dos conceitos e técnicas fundamentais em Deep Learning e Visão Artificial (os formandos aprenderão sobre a teoria e a prática de técnicas como Backpropagation, CNNs, Detecção e Segmentação de Objetos)
• Transferência de Aprendizagem, RNNs e LSTM, Autoencoders e GANs, e Visão Artificial 3D (os formandos ficarão preparados para aplicar essas técnicas em problemas do mundo real e estar cientes das considerações éticas e de privacidade em Visão Artificial)
• Familiarização com as tendências atuais e futuras em Deep Learning para Visão Artificial

• Dirigentes em cargos de direção intermédia
• Dirigentes em cargos de direção superior
• Trabalhadoras/es da carreira geral de técnico superior

1. Introdução ao Deep Learning

1.1 Conceitos básicos de Deep Learning

1.2 Redes Neurais Artificiais

1.3 Backpropagation e otimização

2. Convolutional Neural Networks (CNNs)

2.1 Introdução às CNNs

2.2 Arquiteturas populares (LeNet, AlexNet, VGG, ResNet)

2.3 Aplicações de CNNs

3. Detecção e Segmentação de Objetos

3.1 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN

3.2 YOLO (You Only Look Once)

3.3 Mask R-CNN

4. Transferência de Aprendizagem

4.1 Conceitos de Transferência de Aprendizagem

4.2 Fine-tuning

4.3 Aplicações práticas

5. Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e LSTM

5.1 Conceitos de RNNs e LSTM

5.2 Aplicações em sequências de imagens e vídeos

6. Autoencoders e GANs para Visão Artificial

6.1 Autoencoders para redução de dimensionalidade e denoising

6.2 GANs para geração de imagens

7. Visão Artificial 3D

7.1 Introdução à visão Artificial 3D

7.2 Redes neurais convolucionais 3D

7.3 Aplicações em reconhecimento de objetos 3D e realidade aumentada

8. Tópicos Avançados e Tendências Futuras

8.1 Deep Learning para Edge Computing

8.2 Privacidade e Ética em Visão Artificial

8.3 Tendências futuras em Deep Learning para Visão Artificial

• Orientação para a Mudança e Inovação
• Orientação para Resultados
• Análise Crítica e Resolução de Problemas

480€ | 50% do valor da propina financiado por bolsa concedida pelo INA, I. P. no âmbito do PRR + 50% da propina suportado pela entidade empregadora ou pelo formando

Inscrição

Caso o formando não conclua o curso com sucesso, tem de proceder ao reembolso, ao INA, do valor correspondente à bolsa PRR

50% do valor da propina financiado por bolsa concedida pelo INA, I. P. no âmbito do PRR