Visão Geral

A segmentação de imagens representa um dos níveis mais avançados da Visão Computacional, onde o objetivo não é apenas identificar objetos, mas compreender cada pixel da imagem. Utilizando técnicas modernas de Inteligência Artificial e Deep Learning, você irá aprender a separar regiões, identificar padrões detalhados e construir modelos capazes de análises precisas. Neste curso, ferramentas como TensorFlow e PyTorch serão utilizadas para unir teoria clássica e prática moderna, formando uma base sólida e profissional.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os conceitos de segmentação de imagens
• Implementar modelos de segmentação com IA
• Trabalhar com segmentação semântica e instância
• Avaliar e otimizar modelos
• Desenvolver projetos reais com segmentação de imagens

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e ciência de dados
• Interessados em Deep Learning e Visão Computacional avançada
• Desenvolvedores que desejam trabalhar com análise detalhada de imagens
• Pessoas que querem atuar com aplicações avançadas de IA

Pre-Requisitos

• Python intermediário
• Fundamentos de Deep Learning
• Conhecimentos de CNNs
• Noções de processamento de imagens

Conteúdo Programatico

Module 1 – Introduction to Image Segmentation

1. What is image segmentation
2. Types of segmentation (semantic, instance)
3. Applications in real world
4. Segmentation vs detection

Module 2 – Traditional Segmentation Techniques

1. Thresholding
2. Region-based segmentation
3. Edge-based segmentation
4. Limitations of classical methods

Module 3 – Deep Learning for Segmentation

1. CNNs for segmentation
2. Pixel-wise classification
3. Loss functions for segmentation
4. Evaluation metrics

Module 4 – U-Net Architecture

1. What is U-Net
2. Encoder-decoder structure
3. Skip connections
4. Practical implementation

Module 5 – Advanced Segmentation Models

1. Mask R-CNN
2. Fully Convolutional Networks (FCN)
3. Model comparison
4. Use cases

Module 6 – Dataset Preparation

1. Image annotation for segmentation
2. Mask creation
3. Data preprocessing
4. Data augmentation

Module 7 – Training and Optimization

1. Training segmentation models
2. Hyperparameter tuning
3. Avoiding overfitting
4. Improving accuracy

Module 8 – Project: Image Segmentation System

1. Building a full segmentation project
2. Training and evaluation
3. Applying real datasets
4. Final project presentation