Deep Learning com Python para visão computacional

Nesse workshop (Oficina) será apresentado aos alunos do Ivision Lab os conceitos introdutórios de Deep Learning utilizando ferramentas Python para visão computacional.

• 1. Instalação e Configuração de ambiente python para a oficina.
  • 1.1. Usando virtualenv
    • 1.1.1. Instalação
    • 1.1.2. Configuração
    • 1.1.3. Gerência de pacotes (pip)
  • 1.2 Usando docker
    • 1.2.1. Instalação
    • 1.2.2. Configuração
    • 1.2.3. Utilização de imagens
    • 1.2.4. Criando a própria imagem (Dockerfile)
    • 1.2.5. Gerenciando containers e imagens

• 2. Ferramentas básicas
  • 2.1. Jupyter Notebook
  • 2.2. Python
  • 2.3. Numpy
  • 2.4. Matplotlib
  • 2.5. Pandas
  • 2.6. Sklearn
  • 2.7. Skimage

• 3. Redes Convolucionais

• 4. Ferramentas para redes convolucionais
  • 4.1. Keras
  • 4.2. Tensorflow

• 5. Treinamento e avaliação de redes convolucionais
  • 5.1. Função de custo
  • 5.2. Overfitting e regularização
  • 5.3. Dropout
  • 5.4. Inicialização de pesos
  • 5.5. Escolha dos hiper parâmetros
  • 5.6. Métodos de otimização dos pesos

• 6. Transfere learning
• 7. Rede convolucionais modernas

• 7. Rede convolucionais modernas (continuação ....)