Data Science
Aprenda técnicas de visão computacional com OpenCV
Aprenda a analisar e tratar dados visuais através de diversas aplicações, aprenda sobre a análise de imagens com OpenCV, Tesseract OCR e Teachable Machine em diversas aplicações reais do dia a dia.
Em seguida, você vai conhecer o estudo de tratamento e análise de vídeos, tanto de arquivos quanto em tempo real. Para isso, utilizamos ferramentas como OpenCV e MediaPipe.
A formação Visão computacional com OpenCV da Alura busca preparar estudantes para entender e trabalhar com dados visuais, como imagens e vídeos, através do OpenCV em suporte com outras ferramentas como Tesseract OCR e MediaPipe em um contexto de Data Science.
Inicie sua jornada agora.
Gosto bastante de aprender a usar, em casos de uso reais, técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional. Sou mestre em inteligência artificial com grande interesse na área médica, em especial no segmento de imagens de ressonância magnética. Também sou professor de visão computacional em pós-graduação. Atuo como gerente sênior de arquitetura e engenharia de aplicações em um laboratório de prática digital de inovação.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.
Gosto bastante de aprender a usar, em casos de uso reais, técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional. Sou mestre em inteligência artificial com grande interesse na área médica, em especial no segmento de imagens de ressonância magnética. Também sou professor de visão computacional em pós-graduação. Atuo como gerente sênior de arquitetura e engenharia de aplicações em um laboratório de prática digital de inovação.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.
Gosto bastante de aprender a usar, em casos de uso reais, técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional. Sou mestre em inteligência artificial com grande interesse na área médica, em especial no segmento de imagens de ressonância magnética. Também sou professor de visão computacional em pós-graduação. Atuo como gerente sênior de arquitetura e engenharia de aplicações em um laboratório de prática digital de inovação.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
Engenheira Eletricista, pesquisadora na área de Redes Neurais e Machine Learning, instrutora de Data Science, apaixonada por esportes radicais, viajar e fazer qualquer trilha que apareça, cheerleader nas horas vagas e uma jogadora de RPG de mesa.
Gosto bastante de aprender a usar, em casos de uso reais, técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional. Sou mestre em inteligência artificial com grande interesse na área médica, em especial no segmento de imagens de ressonância magnética. Também sou professor de visão computacional em pós-graduação. Atuo como gerente sênior de arquitetura e engenharia de aplicações em um laboratório de prática digital de inovação.
Bacharel em Matemática e pós graduado em Data Science e Analytics. Com conhecimento em Matemática, Estatística, Excel, Python, R e SQL/NoSQL.
Instrutora em Data Science, graduada em Engenharia Elétrica pela UFPI com pesquisa focada em Aprendizado de Máquina e Inteligência Computacional. Amante de programação, tecnologia, cachorros, animações e jogar RPG de mesa.
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Neste passo inicial, preparamos um conteúdo para ajudar você a conhecer melhor o universo de Visão Computacional e como iniciar o seu primeiro projeto na área.
Na primeira parte dessa jornada, você vai aprender a trabalhar com reconhecimento de textos em imagens (OCR), utilizando as bibliotecas de código aberto TesseractOCR e OpenCV. Você será capaz de destacar regiões com informações de interesse, utilizando métodos de segmentação e processamento de imagens. Por fim, irá aprender como fazer classificação de faces baseados em marcos faciais.
Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.
Conheça a EscolaFunciona como um guia de aprendizado para auxiliar pessoas interessadas em entrar no mercado de trabalho, desenvolver aplicações e também como mecanismo de consulta para profissionais experientes.
Visão computacional é uma área da Computação e Inteligência Artificial que estuda o processamento e análise de imagens e vídeos através de computadores. Dentre as áreas de aplicação estão o reconhecimento de objetos e pessoas, detecção de movimento e extração de textos em imagens e vídeos.
Nessa formação, vamos aprender a analisar e tratar dados visuais através de diversas aplicações. Em um primeiro momento, será trabalhada a análise de imagens com OpenCV, Tesseract OCR e Teachable Machine em diversas aplicações reais do dia a dia.
Depois partiremos para o estudo de tratamento e análise de vídeos, tanto de arquivos quanto em tempo real. Para isso, utilizamos ferramentas como OpenCV e MediaPipe.
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