Materiais · Processamento e Análise de Imagens
PAI · notebooks, vídeos e arquivos de apoio de cada aula
Esta página reúne os materiais práticos de cada aula de Processamento e Análise de Imagens: notebooks, gravações e arquivos de apoio. As notas de aula estão em PAI.
NoteSobre os links
Os links apontam para o Google Drive e o YouTube das turmas. O acesso depende das permissões concedidas pelos professores em cada turma.
1. Introdução à Redes Neurais Artificiais
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — Aula1_RN_breastCancer.ipynb
- Notebook — Mobile.ipynb
- Slides — LLM_Master_Aula01_Introdução_RedesNeurais.pdf
- Dados — BreastCancer.csv
- Dados — mobile.csv
2. Introdução à Redes Neurais Artificiais - Parte 2
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — LifeExpectancy_prompts.ipynb
- Código — gd_vs_gdm.py
- Slides — LLM_Master_Aula02_AlgoritmosDeAprendizado_Otimizadores.pdf
- Slides — TabelaFunçõesAtivação.pdf
- Dados — LifeExpectancy.csv
- Imagem — WhiteboardOtimizadores.png
3. Introdução ao Processamento de Imagens
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — Mnist.ipynb
- Notebook — Mnist_solução.ipynb
- Slides — LLMMaster_Intro_Processamento_Imagens.pdf
- Imagem — castelooriginal.png
- Imagem — imgclahe.png
- Imagem — imgequalizada.png
- Imagem — imgoriginal.png
4. Introdução ao Processamento de Imagens - Continuação
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — Mnist.ipynb
- Notebook — Mnist_solução.ipynb
- Slides — LLMMaster_Intro_Processamento_Imagens.pdf
- Imagem — castelooriginal.png
- Imagem — imgclahe.png
- Imagem — imgequalizada.png
- Imagem — imgoriginal.png
5. Redes Convolucionais
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — CNN_CIFAR10.ipynb
- Notebook — CNN_CIFAR10_modificado.ipynb
- Slides — LLM_Master_Convolucionais.pdf
6. Transfer Learning
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — TransferLearning.ipynb
- Notebook — TransferLearning_mod.ipynb
- Slides — DeepResidualLearningForImageRecognition.pdf
- Slides — GoingDeeperWithConvolutions.pdf
- Slides — Inception.pdf
- Slides — LLM_Master_TransferLearning.pdf
- Slides — TheLotteryTicketHypothesis.pdf
7. Deploy de Modelo com FastAPI
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — TransferLearning.ipynb
- Notebook — inference.ipynb
- Código — app.py
- Código — main.py
- Slides — LLMMaster_Deploy.pdf
- Dados — requirements.txt
- Imagem — dog.jpg
- Imagem — dog2.jpg
- Imagem — dog3.jpg
- Imagem — dog4.jpg
- Imagem — dog5.jpg
- Imagem — gato.jpg
- Imagem — gato2.jpg
- Imagem — gato3.jpg
- Imagem — gato4.jpg
- Arquivo — model_transfer.keras Compressed archive
- Arquivo — model_transfer.keras Compressed archive
8. Vision Transformers
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — vit.ipynb
- Notebook — vit_solução.ipynb
- Slides — AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS .pdf
- Slides — Attention is All You Need .pdf
- Slides — LLMMaster_ViT.pdf
- Vídeo — Aula 08 - Vision Transformers 0303.mp4
- Vídeo — ESTUDO_DE_CASO.mp4
9. Detecção e Segmentação de Objetos
- Gravação da aula — assistir no YouTube
- Notebook — Cópia de yolo26_exemplo.ipynb
- Notebook — how_to_count_the_objects_using_ultralytics_yolo.ipynb
- Notebook — how_to_train_ultralytics_yolo_on_brain_tumor_detection_dataset.ipynb
- Notebook — how_to_train_ultralytics_yolo_on_carparts_segmentation_dataset.ipynb
- Notebook — yolo26_exemplo.ipynb
- Slides — pai_deteção_e_segmentação_de_objetos.pdf
- Vídeo — Aula 10 - Detecção e Segmentação de Objetos 1703.mp4