Currículo
Aprendizagem Profunda e Visão Computacional em Saúde 04749
Contextos
Groupo: ManagiDiTH - Gestão da Transformação Digital no Setor da Saúde > 2º Ciclo > Parte Escolar > Optativas > Grupo IV - Ciência de Dados
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
OA1: Representar uma imagem em diferentes espaços de cor e no domínio da frequência OA2: Efetuar operações típicas de processamento de imagem OA3: Extrair características de baixo nível de uma imagem OA5: Implementar um sistema de aprendizagem automática baseado em algoritmos clássicos para a classificação de conteúdos de imagens OA5: Conhecer a arquitetura típica de uma rede neural convolucional (CNN) e compreender o seu funcionamento OA6: Resolver um problema de classificação de imagens de complexidade média usando CNNs OA7: Aplicar metodologias de aprendizagem por transferência / ajuste fino baseadas em CNNs pré-treinadas OA8: Utilizar algoritmos de aprendizagem profunda para identificação de objectos em imagens OA9: Conhecer algoritmos de aprendizagem profunda para geração automática de conteúdos multimédia OA10: Manipular imagens usando a biblioteca OpenCV e usar a biblioteca Tensorflow para desenvolver aplicações de aprendizagem automática OA11: Aplicações no sector da saúde
Programa
CP1 Representação de imagens CP2 Operações de imagem CP3 Extração de características de imagens CP4 Introdução à aprendizagem automática CP5 Redes neuronais artificiais CP6 Redes neurais convolucionais CP7 Aprendizagem por transferência CP8 Arquitecturas de rede para deteção e identificação de objectos de imagem CP9 Arquitecturas de rede para a geração automática de conteúdos CP10 Aplicações desenvolvidas no domínio da saúde
Método de Avaliação
Avaliação: exercícios/problemas realizados em grupo, durante as aulas do curso (50%), e um teste prático individual realizado no final do curso (50%). A UC segue o modelo de avaliação ao longo do semestre por projeto pelo seu carácter eminentemente prático, não contemplando exame final.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 0.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision, 4th Edition, M. Nixon e Alberto Aguado, Academic Press, 2019 Deep Learning, I. Goodsfellow, Y. Bengio e A. Courville, MIT Press, 2016 Learning OpenCV 4 with Python 3, 3rd Edition, Joseph Howse, Joe Minichino, Packt Publishing, 2020 Tutoriais e documentação das bibliotecas OpenCV e Tensorflow: Null Null