Curso
Deep Learning para Imagens com PyTorch
AvançadoNível de habilidade
Atualizado 06/2025
PyTorchArtificial Intelligence4 h16 vídeos58 Exercícios4,700 XP12,624Declaração de realização
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Experimente para EmpresasDescrição do curso
Classifique imagens com redes neurais convolucionais (CNNs)
Você vai usar CNNs pra classificar imagens binárias e multiclasse e entender como usar modelos pré-treinados no PyTorch. Com as caixas delimitadoras, você também vai poder detectar objetos dentro de uma imagem e avaliar o desempenho dos modelos de reconhecimento de objetos.Segmente imagens usando máscaras
Explore a segmentação de imagens, incluindo segmentação semântica, de instância e panóptica, aplicando máscaras às imagens e conheça as diferentes arquiteturas de modelo necessárias para cada tipo de segmentação.Crie imagens com GANs
Por fim, você vai aprender a criar suas próprias imagens usando Redes Adversárias Generativas (GANs). Você vai aprender a criar e treinar GANs convolucionais profundas (DCGANs) e a avaliar a qualidade e a diversidade das imagens geradas.No final deste curso, você vai ter as habilidades e a experiência necessárias para trabalhar com várias tarefas relacionadas a imagens usando modelos PyTorch.Pré-requisitos
Intermediate Deep Learning with PyTorch1
Classificação de Imagens com CNNs
Aprenda sobre classificação de imagens com CNNs, a diferença entre modelos de classificação binária e multiclasse e como usar transferência de aprendizado para classificação de imagens no PyTorch.
2
Reconhecimento de Objetos
Detecte objetos em imagens prevendo caixas delimitadoras ao redor deles e avalie o desempenho de modelos de reconhecimento de objetos.
3
Segmentação de Imagens
Aprenda sobre os três tipos de segmentação de imagens (semântica, por instância e panóptica), suas aplicações e as arquiteturas de modelos de machine learning apropriadas para cada uma.
4
Geração de Imagens com GANs
Gere imagens totalmente novas com Generative Adversarial Networks (GANs). Aprenda a construir e treinar uma Deep Convolutional GAN e como avaliar a qualidade e a variedade de suas saídas.
Deep Learning para Imagens com PyTorch
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