Visão Geral

Treinar modelos de Visão Computacional vai muito além de apenas rodar código — envolve estratégia, entendimento de dados, ajustes finos e tomada de decisão técnica. Neste curso, você irá aprender o processo completo de treinamento de modelos, desde a preparação dos dados até a otimização final. Utilizando ferramentas consolidadas como TensorFlow e PyTorch, a proposta é seguir uma abordagem sólida e profissional, como sempre foi feito por quem realmente domina a área.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender o processo completo de treinamento de modelos
• Preparar e organizar datasets de imagens
• Treinar modelos de visão computacional com eficiência
• Ajustar hiperparâmetros e otimizar desempenho
• Avaliar e melhorar resultados de modelos

Publico Alvo

• Estudantes de tecnologia e ciência de dados
• Interessados em Deep Learning e Visão Computacional
• Desenvolvedores que desejam treinar seus próprios modelos
• Pessoas que querem aprofundar o entendimento prático de IA

Pre-Requisitos

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

Conteúdo Programatico

Module 1 – Training Fundamentals

1. What is model training
2. Training pipeline overview
3. Role of data in training
4. Common challenges

Module 2 – Dataset Preparation

1. Data collection strategies
2. Data cleaning
3. Data labeling and annotation
4. Train, validation, and test split

Module 3 – Model Selection

1. Choosing the right architecture
2. CNN-based models
3. Pre-trained vs custom models
4. Trade-offs

Module 4 – Training Process in Practice

1. Training loops
2. Loss functions
3. Optimization algorithms
4. Monitoring training

Module 5 – Hyperparameter Tuning

1. Learning rate
2. Batch size
3. Number of epochs
4. Tuning strategies

Module 6 – Model Evaluation

1. Metrics (accuracy, precision, recall)
2. Validation techniques
3. Confusion matrix
4. Error analysis

Module 7 – Optimization and Regularization

1. Overfitting and underfitting
2. Regularization techniques
3. Data augmentation
4. Improving generalization

Module 8 – Project: Training a Vision Model

1. Building a complete training pipeline
2. Dataset preparation
3. Model training and evaluation
4. Final project presentation