Mestre em Aprendizado Profundo e Visão Computacional European School of Data Science and Technology - ESDST

Vários usos de abordagens de aprendizado de máquina foram implementados como resultado do aprendizado profundo e governam vários aspectos de nossas vidas diárias. Com o advento do aprendizado profundo, o campo da visão computacional está avançando a um ritmo vertiginoso. Uma das muitas aplicações inclui - veículos autônomos, que incluem reconhecimento facial e indexação, estilização de fotos e visão mecânica.

Em tarefas difíceis de visão computacional, como processamento de imagens, identificação de objetos e reconhecimento facial, as abordagens de aprendizado profundo produzem resultados de última geração.

O Mestrado em Aprendizado Profundo e Visão Computacional tem como objetivo expor os alunos ao aprendizado profundo e suas aplicações à visão computacional, adotando modelos simples de aprendizado profundo e gradualmente progredindo para os mais complexos.

Este curso permitirá que os alunos mergulhem em conceitos de descrição e anotação de imagens, identificação de objetos e pesquisa de imagens, métodos de detecção de múltiplos objetos, estimativa de movimento, monitoramento de objetos de câmera, reconhecimento de movimento humano e, finalmente, estilização de imagens, edição e criação de novas imagens. Os alunos trabalharão em projetos envolvendo o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento facial e manipulação.

Destaques:

• Currículo elaborado meticulosamente e adequado às necessidades da indústria, com alto foco em aplicações práticas
• Entrega online de palestras para facilitar o aprendizado no seu próprio ritmo
• Os melhores mentores da classe com uma rica experiência no setor e na academia, fornecendo mentoria individual
• Projetos supervisionados vindos de vários setores em todos os cursos oferecidos
• Material didático e de estudo abrangente
• Cobertura de 360 graus de cursos adicionais em cada período, para que os candidatos estejam prontos para o emprego
• Prática extensiva sobre as ferramentas e tecnologias de análise amplamente utilizadas
• Aplicação de conceitos teóricos para resolver problemas de negócios
• Instrutores internacionais especializados
• Exposição constante aos últimos desenvolvimentos da indústria

O programa abrange uma infinidade de ferramentas e conceitos, alguns dos quais são:

Ciência de dados e conceitos estatísticos, programação com R, SQL, NoSQL, redes neurais, aprendizado de máquina, big data, visão computacional

ESDST oferece Reconhecimento de Experiência Prévia (RPE) e, portanto, um diploma de bacharel formal não é obrigatório para entrar neste programa.

• Duração aproximada do curso : 3-4 semanas
• Total de créditos ECTS : 90
• Número Máximo de Créditos de Transferência : 30

O programa ESDST Online MSc em Deep Learning & Computer Vision consiste em 12 cursos. O curso oferece experiência prática exaustiva em vários projetos/tarefas com um projeto obrigatório vinculado à indústria. Aqui, cada aluno deverá trabalhar em um problema de negócios exclusivo do mundo real. A duração de cada curso será de cerca de 3 semanas constituindo 6 créditos ECTS. Os alunos devem concluir todos esses cursos e o projeto capstone para ganhar um total de 90 ECTS para se qualificar para o mestrado em Deep Learning & Computer Vision.

1º Semestre – Fundação – Aprendizado Profundo e Visão Computacional

• MBA-106 Estatísticas de Negócios - 6
• MSDL-101 Deep Learning & Computer Vision Foundation - 6
• MSDL-102 Matemática para Aprendizado Profundo e Visão Computacional - 6
• Programação MSDL-103 para Deep Learning e Visão Computacional usando Python - 6

2º Semestre - Deep Learning & Computer Vision Tool Kit and Analytics

• Algoritmos de Aprendizado Profundo MSDL-104 - 6
• MSDL-105 Data Warehousing e gerenciamento - 6
• MSDL-106 Big Data e NoSQL - 6
• MSDL-107 Teoria e Conceitos de Visão Computacional - 6

3º Semestre - Deep Learning & Aplicação e Visualização de Visão Computacional

• MBA-112 Visualização de dados e narrativa com o Tableau - 6
• Processamento de linguagem natural MSDL-108 - 6
• MSDL-109 Redes Neurais Convolucionais e Recorrentes - 6
• MSDL-110 Aplicações de Visão Computacional para Indústrias - 6

4º Semestre – Aprendizagem Experiencial

• CP-101 Projeto de Consultoria Capstone (Tese de Mestrado) - 12

Créditos totais: 90

O ESDST MSc em Aprendizado profundo e Visão computacional fornecerá aos nossos alunos as teorias, conhecimentos e experiência necessários para ajudá-los a avançar em suas carreiras. Isso os capacitará a obter uma perspectiva das complexidades dos problemas do mundo real e técnicas de solução adequadas, mapeando os conceitos de aprendizagem profunda para problemas de negócios concretos.

Este curso investiga as especificidades do aprendizado profundo baseado em redes neurais para visão computacional. Os alunos aprenderão como criar, treinar e depurar suas próprias redes neurais, bem como desenvolver uma compreensão completa dos conceitos de visão computacional durante este curso.

Cada aluno de ESDS é auxiliado por um mentor específico do setor. Um mentor é responsável por orientar os alunos ao longo dos cursos e oferecer-lhes experiência e aprendizagem básica com exemplos da vida real.

Resultados primários:

• Compreenda a teoria básica e os aplicativos de última geração na visão computacional atual.
• Desenvolver um nível de compreensão para reconhecer, formular e resolver problemas de imagem e visão computacional
• Análise crítica de algoritmos de visão computacional e construção e integração de sistemas
• Projetar seu próprio sistema prático de visão por computador por meio de análise de grupo de equipe e estudo de projeto.
• Ser capaz de identificar e compreender abordagens básicas de visão computacional, como representação em várias escalas, detecção de bordas e outra detecção primitiva, estéreo, reconhecimento de gestos e formas, e assim por diante

Após a conclusão bem-sucedida do programa, as funções de carreira seriam orientadas pelo nível de especialização dos alunos e pela experiência anterior. Para profissionais que trabalham, as oportunidades variam de mudança / transformação de carreira da função atual para uma função centrada na análise de dados.

Para os recém-formados, o conhecimento e as habilidades desenvolvidas durante o programa de mestrado permitiriam que se candidatassem a posições adequadas centradas em suas habilidades e interesses. Os alunos podem ter como alvo qualquer uma das seguintes funções:

• Cientista de dados / gerente de dados
• Especialista em IA / analista de IA
• Especialista em Aprendizado de Máquina / Gerente de Aprendizado de Máquina