Sumários

17 Outubro 2023, 18:00 • Tomás Brandão

Introdução às redes neuronais convolucionais (CNN)
Arquitetura de uma CNN
- Camadas convolucionais e filtros
- Camadas de subamostragem (pooling)
- Ativação ReLU
- Camadas totalmente ligadas (fully connected)
Construção e treino de uma CNN no TensorFlow
Overfitting e formas de o reduzir
- Data augmentation
- Dropout
Visualização de resultados

10 Outubro 2023, 19:30 • Tomás Brandão

Implementação de redes neuronais no Tensorflow
Exercícios sobre redes neuronais clássicas

10 Outubro 2023, 18:00 • Tomás Brandão

Conceito de aprendizagem supervisionada
Noção de características (features) e classes
Arquitetura clássica de uma rede neuronal (ANN): unidades elementares (neurónios); Camada de entrada, camada(s) escondida(s) e camada de saída
Conjuntos de treino, validação e teste
Processo de treino - noção de "batch" e época
Funções de otimização: algoritmo "gradient descent"
Funções de perda: MSE; entropia cruzada
Avaliação de resultados: taxa de acertos e perda; falsos positivos e falsos negativos; precisão (precision) e sensibilidade (recall); matriz de confusão

3 Outubro 2023, 19:30 • Tomás Brandão

Binarização de Otsu
Operações morfológicas
- Erosão e dilatação
- Abertura e fecho
Convolução e filtragem
A convolução passo-a-passo
Exemplos de aplicação
- Fitros gaussianos e redução de ruído
- Máscaras de Sobel e deteção de contornos
- Filtros laplacianos e melhoria da nitidez

3 Outubro 2023, 18:00 • Tomás Brandão

Exercícios sobre operações morfológicas e convolução