Programa Nanodegree

Computer Vision Expert

Torne-se um especialista em visão computacional

Domine as habilidades de visão computacional por trás dos avanços em robótica e automação. Escreva programas para analisar imagens, implementar extração de características e reconhecer objetos utilizando modelos de deep learning.

Comece a aprender agora

*Inscrições até dia 23 de julho.
Aulas iniciam dia 24 de julho.

  • Tempo
    3 meses

    Dedicação estimada de 10-15 horas por semana.

  • Nível
    Avançado
  • Pré-requisitos
    Programação em Python e experiência com estatística, machine learning e deep learning
  • Legendas
    Inglês

    Vídeos em inglês com legendas em inglês

Conteúdo desenvolvido por
  • Affectiva
  • Nvidia

Por que fazer este programa Nanodegree?

Desde gráficos na computação, passando pela robótica social até veículos autônomos, a visão computacional está alimentando as novas tecnologias que estão mudando o mundo. Neste curso, você irá programar para atuar em tudo, desde reconhecimento facial, passando por compreensão do panorama, até monitoramento de objetos. Ao final do programa, você terá um amplo portfólio com as aplicações que terá criado!


Por que fazer este programa Nanodegree?

Ao longo dos últimos três anos, a demanda de empregadores por funções relacionadas à AI mais do que dobraram.

Aprenda as técnicas mais inovadoras
Aprenda as técnicas mais inovadoras

Aprenda as técnicas mais inovadoras

A visão computacional é uma área em rápida expansão que alimenta uma série de tecnologias emergentes - de reconhecimento facial e realidade aumentada a carros autônomos. Aprenda as mais novas arquiteturas de deep learning e técnicas de processamento de imagens!

Desenvolvido em parceria com o mercado

Desenvolvido em parceria com o mercado

Realizamos parcerias com os líderes do setor, como NVIDIA e Affectiva, a fim de criar um programa que mostre como a visão computacional está sendo aplicada nas linhas de frente da tecnologia atualmente.

Escreva suas próprias aplicações de visão computacional
Escreva suas próprias aplicações de visão computacional

Escreva suas próprias aplicações de visão computacional

Você aprenderá a programar técnicas de visão computacional em Python para, então, utilizar o conhecimento a fim de criar suas próprias aplicações! Você concluirá três relevantes projetos em visão computacional, criando um portfólio sólido durante o processo.

Revisões personalizadas de projetos

Revisões personalizadas de projetos

Receba feedback personalizado de uma equipe de revisores técnicos para seus projetos de visão computacional. As preciosas revisões recebidas refletem a experiência de trabalhar em uma equipe de engenheiros e mentores, e esse feedback traz informações únicas e úteis sobre como você deveria desenvolver sua programação!

Pessoa usando um computador

Experimente o Nanodegree Computer Vision Expert antes mesmo de realizar sua inscrição.

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O que você vai aprender

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Ementa

Computer Vision Expert

Aprenda técnicas inovadoras de visão computacional e deep learning - de processamento básico de imagens até a criação e personalização de redes neurais convolucionais. Aplique esses conceitos em tarefas visuais, como legendagem automática de imagens e monitoramento de objetos, criando um portfólio sólido de projetos de visão computacional.

Trabalhe com diversos aplicativos de visão computacional e deep learning, de processamento básico de imagens a legendagem automática de imagens.

Menos detalhes

Duração: 3 meses

Pré-requisitos

Este programa requer experiência em Python, estatística, machine learning e deep learning.Veja os pré-requisitos detalhados.

  • Introdução à visão computacional

    Domine os fundamentos da visão computacional e processamento de imagem. Aprenda a extrair características importantes a partir de dados de imagens, aplicando técnicas de deep learning em tarefas de classificação.

    Detecção facial de pontos-chave
  • Visão computacional e deep learning avançados

    Aprenda a aplicar arquiteturas de deep learning em tarefas de visão computacional. Descubra como combinar redes neurais convolucionais e redes neurais recorrentes a fim de criar um aplicativo de legendagem automática de imagens.

    Legendagem automática de imagens
  • Monitoramento e localização de objetos

    Aprenda a localizar um objeto e monitorá-lo ao longo do tempo. Essas técnicas são utilizadas em diversos sistemas de locomoção, como navegação de carros autônomos e voo de drones.

    Detecção e monitoramento de ponto de referência

“A visão computacional é um dos mais importantes elementos de machine intelligence e a transformação para empreendimentos e empresas.”

— Fei-Fei Li, cientista-chefe do Google Cloud

Conheça seus instrutores

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun

Presidente da Udacity

Sebastian Thrun é cientista, educador, inventor e empreendedor. Antes de fundar a Udacity, ele lançou o projeto de carro autônomo do Google.

Cezanne Camacho
Cezanne Camacho

Responsável pela grade curricular

Cezanne é uma especialista em visão computacional com mestrado em engenharia elétrica pela Universidade Stanford. Como antiga pesquisadora em genoma e imagens biomédicas, empregou a visão computacional e deep learning em aplicações de diagnósticos médicos.

Alexis Cook
Alexis Cook

Desenvolvedora de conteúdo

Alexis pertence à área de matemática aplicada, com formação superior em ciência da computação pela Universidade Brown e matemática aplicada pela Universidade de Michigan. Anteriormente, foi pesquisadora bolsista graduada da Fundação Nacional de Ciência.

Juan Delgado
Juan Delgado

Desenvolvedor de conteúdo

Juan é físico computacional com mestrado em astronomia. Está concluindo seu PhD em biofísica. Trabalhou anteriormente na NASA, desenvolvendo instrumentos espaciais e escrevendo softwares para análise de grandes quantias de dados científicos utilizando técnicas de machine learning.

Jay Alammar
Jay Alammar

Desenvolvedor de conteúdo

Jay tem um diploma em ciência da computação, adora visualizar conceitos de machine learning e é o sócio-investidor do STV, um fundo de capital de risco de U$ 500 milhões voltado para startups de alta tecnologia.

Ortal Arel
Ortal Arel

Desenvolvedora de conteúdo

Ortal Arel possui PhD em engenharia da computação, sendo professora e pesquisadora no campo da criptografia aplicada e plataformas integradas. Trabalhou na criação e análise de algoritmos inteligentes para arquiteturas digitais personalizadas de alta velocidade.

Luis Serrano
Luis Serrano

Desenvolvedor de conteúdo

Anteriormente, Luis foi engenheiro de machine learning no Google. É PhD em matemática pela Universidade de Michigan e tem bolsa de pesquisa de pós-doutorado pela Universidade de Quebec, em Montreal.

Computer Vision Expert
R$2999

total

Aprenda os fundamentos da visão computacional, incluindo transformação de imagens, arquiteturas de redes neurais e reconhecimento de objetos.

Comece a aprender agora

Perguntas Frequentes

    Destaques do programa
  • Por que eu deveria me inscrever neste programa?
    A demanda por profissionais com habilidades em visão computacional e deep learning ultrapassa em muito a oferta atual. Este programa oferece uma oportunidade única para desenvolver essas habilidades em alta e serve para qualquer indivíduo que busca iniciar ou avançar suas habilidades em técnicas modernas de visão computacional. Você concluirá diversas aplicações em visão computacional utilizando uma combinação de bibliotecas de Python, visão computacional e deep learning que formarão segmentos de seu portfólio, demonstrando as aptidões que adquiriu.
  • Quais serão os tópicos abordados neste programa?
    Este programa aborda uma combinação de técnicas clássicas e modernas de inteligência artificial, específicas da visão computacional. O curso inicia explorando fundamentos matemáticos e conceitos de programação que conduzem a padrões e tarefas de reconhecimento de objetos, tais como processamento de imagens, manipulação de formato e cor de imagens, detecção de características e arquitetura de uma rede neural convolucional. Então, o curso avança para arquiteturas de deep learning que resultaram em progressos de última geração em tarefas de visão computacional, tais como redes neurais convolucionais regionalizadas e redes neurais recorrentes para legendagem de imagens. Por fim, aborda técnicas de monitoramento e localização de objetos, habilidades necessárias para aqueles que buscam adentrar no campo da robótica e sistemas autônomos.
  • Como vocês elaboraram o currículo do curso e quem são seus parceiros?
    A Udacity desenvolveu o programa Nanodegree Computer Vision em parceria com a NVIDIA, uma empresa de ponta de deep learning e robótica, cujo trabalho baseia-se em técnicas de visão computacional em compreensão de panorama e localização de robôs. Também estabelecemos parceria com a Affectiva, uma empresa de tecnologia de reconhecimento de emoções que está contribuindo para o desenvolvimento da robótica social e sistemas emocionalmente inteligentes.
  • Para que tipo de trabalho o programa me prepara?
    Este programa é projetado para desenvolver suas habilidades em machine learning e deep learning. Enquanto tal, não prepara você para um trabalho específico, mas amplia suas habilidades no campo da visão computacional. Essas habilidades podem ser empregadas para diversos usos, tais como processamento de imagem e vídeo, veículos automatizados, aplicativos para smartphone e mais.
  • Precisarei de quais softwares e versões neste programa?
    Será necessário um computador rodando um sistema operacional de 64 bits (Windows mais recente, OS X e versões de Linux funcionam) com pelo menos 8GB de memória RAM, junto a permissões de conta de administrador suficientes para instalar programas, incluindo o Anaconda com Python 3.5 e pacotes auxiliares. Sua rede deverá permitir conexões seguras para hosts remotos (como SSH). Forneceremos instruções para a instalação dos pacotes de software requeridos.
  • Receberei um certificado de graduação?
    Sim! Após concluir o programa Nanodegree Computer Vision com êxito, você receberá um certificado.
  • Eu me graduei no programa Nanodegree Computer Vision, mas desejo continuar o aprendizado. Para onde devo ir a partir daqui?
    Muitos de nossos graduados prosseguem para os programas Nanodegree Inteligência Artificial, Natural Language Processing, Engenheiro de Robótica e Engenheiro de Carro Autônomo. Fique à vontade para explorar também outras opções de programas Nanodegree.
    Inscrição
  • Posso fazer minha inscrição no programa a qualquer momento?
    Sim! Admitimos alunos em uma base rotativa, e tão logo sua inscrição seja concretizada com êxito, você será incluído na próxima turma disponível. De acordo com a data de inscrição, sua turma pode começar em, no máximo, quatro semanas.
  • Posso acessar a sala de aula antes do início das aulas?
    Sim, mas você não será capaz de acessar o conteúdo, já que ele permanece bloqueado até o início do programa. Na sala de aula, você poderá visualizar um cronômetro regressivo, mostrando o tempo restante para o começo das aulas.
  • Existe a opção de adiamento, caso eu já esteja matriculado(a), mas ainda não pronto(a) para iniciar?
    Não, adiamentos não caracterizam uma opção. Pedimos, por gentileza, que você só se matricule em uma turma se for capaz de se comprometer com o prazo em sua totalidade.
  • Quais são os pré-requisitos para inscrição?
    Antes de ingressar no programa, é necessário ter concluído um curso de deep learning equivalente ao programa Nanodegree Deep Learning. Adicionalmente, você deverá possuir os seguintes conhecimentos: Conhecimento intermediário de programação em Python, incluindo:
    • Sequências, números e variáveis
    • Declarações, operadores e expressões
    • Listas, tuplas e dicionários
    • Condições e loops
    • Geradores e compreensões
    • Procedimentos, objetos, módulos e bibliotecas
    • Correção de falhas e depuração de bugs
    • Pesquisa e documentação
    • Resolução de problemas
    • Estruturas de dados e algoritmos

    Scripting básico em shell:

    • Execução de programas a partir de uma linha de comando
    • Depuração de mensagens de erro e feedback
    • Configuração de variáveis de ambiente
    • Estabelecimento de conexões remotas

    Conhecimento básico de estatística, incluindo:

    • Populações e amostras
    • Média, mediana e moda
    • Erro padrão
    • Variação e desvios padrão
    • Distribuição normal

    Cálculo diferencial e álgebra linear intermediários, incluindo:

    • Derivadas e integrais
    • Expansões de séries
    • Operações de matrizes por meio de autovetores e autovalores
  • Se eu não atender a esses pré-requisitos para me inscrever, o que devo fazer?
    Recomendamos nosso programa Nanodegree Deep Learning como o ponto inicial perfeito para sua formação em deep learning.
    Estrutura do programa
  • De que forma o programa Nanodegree Computer Vision difere dos cursos gratuitos de AI da Udacity?
    Nossos cursos gratuitos são uma excelente maneira para atualizar suas habilidades em um tópico específico ou encaminhar uma determinada esfera na qual você pode precisar aprimorar suas habilidades, a fim de atingir a próxima fase de seu aprendizado. Entretanto, para se beneficiar integralmente a partir do que a Udacity pode oferecer para apoiar seus objetivos profissionais, você desejará se inscrever no programa Nanodegree, onde obterá acesso a revisões personalizadas de projetos, mentoria em sala de aula, orientação profissional personalizada e mais. O programa Nanodegree é também a melhor forma de buscar especializações, uma vez que você se beneficiará de acesso exclusivo a conteúdo único.
  • Posso realizar este programa em meu próprio ritmo?
    Este não é um programa autogerenciável. Os alunos necessitarão seguir o ritmo de seus colegas ao longo da duração do programa, completando todos os requisitos para graduação antes do término do período (mais qualquer extensão permitida).
  • O que acontece se eu não concluir um projeto dentro do prazo?
    Recomendamos veementemente que entregue os projetos dentro dos respectivos prazos para garantir o preenchimento de todos os requisitos de graduação. Para se graduar, você deve concluir, enviar e atingir as expectativas para todos os projetos necessários até o prazo final de entrega. Embora não haja nenhuma penalidade ao perder a data final de envio de um projeto, perder uma delas faz com que você corra o risco de ser removido(a) do programa, caso não acompanhe e complete todos os projetos necessários antes do fim do período. Por fim, ao manter o ritmo dos outros alunos, você tem muito mais a ganhar dos fóruns e canais do Slack!
  • O que acontece se eu não concluir o curso até o prazo final?
    O principal objetivo da Udacity é ajudar você a finalizar seu Nanodegree, para que este aprendizado faça a diferença em sua carreira. Por isso, oferecemos a transferência de turmas como uma opção para você ter mais tempo para concluir o seu curso.
    Para que sua transferência seja feita sem problemas, fique atento:
    - O pedido deve ser feito dentro do período vigente do seu curso. Não espere ele acabar!
    - Caso existam turmas que começaram após a sua.
    - Você não tenha solicitado nenhuma transferência anteriormente. Você só tem direito a uma transferência!
    Acesse a nossa Central de Ajuda .
    e veja como essa opção funciona com mais detalhes.
  • Terei acesso ao material mesmo após o término do programa?
    Não. Seu acesso ao conteúdo do curso será mantido por um período determinado de tempo após a graduação, estando alguns materiais, inclusive, disponíveis para download, para que você possa mantê-los em seus arquivos. Observe que os alunos que deixarem o programa - ou que forem retirados do curso por não cumprirem o prazo final - antes da graduação, perderão o acesso.
  • Quantas horas por semana devo me dedicar ao curso, a fim de conseguir conclui-lo com sucesso?
    Considerando o tempo que será gasto entre o conteúdo instrucional, quizzes, projetos e outras atividades relacionadas ao curso, nossa estimativa é que 10 horas semanais por 3 meses sejam suficientes para que você consiga realizar o programa em um ritmo adequado. Alunos com considerável experiência prévia devem precisar de menos tempo, ao passo que alunos com experiência anterior muito limitada devem necessitar substancialmente de mais tempo.
    Taxa de matrícula
  • Quanto custa o programa Nanodegree?
    Este programa Nanodegree consiste em um período de três meses. O período tem um custo de R$2.399, pagos logo no início.
  • O pagamento ocorre antes do início das aulas?
    Sim. Dessa forma, sabemos precisamente quantos alunos temos em cada turma, podendo otimizar nossos recursos instrucionais e de suporte adequadamente. Além disso, esta abordagem garante um corpo de alunos consistente e estável ao longo do programa, que promove um senso profundo de comunidade e habilita colaborações mais valiosas, uma vez que os alunos trabalham juntos, como um grupo.
  • Há um período de teste gratuito para este programa?
    Não há nenhum período de teste gratuito para este programa.
  • Qual é a política de reembolso?
    Temos uma política de reembolso de 10 dias, a contar da data de início das aulas. Para solicitar o reembolso, acesse a nossa Central de Ajuda .
    Outros
  • O material disponível dentro do Nanodegree também estará disponível gratuitamente para pessoas que não realizam o programa?
    Embora alguns materiais em vídeo estejam disponíveis para todos, a maior parte do conteúdo é de acesso restrito, somente para os alunos matriculados no programa Nanodegree. O acesso aos feedbacks de projetos, suporte de instrutores e parceiros de contratação são benefícios exclusivos dos programas Nanodegree.