Desenvolvimento de aplicativo de IA de reconhecimento de imagem Parte 2: Django, TensorFlow, Python, Transfer Learning para desenvolvimento de aplicativos de IA de alta precisão

Visão geral do curso

Esta é a segunda parte da série de aplicativos de classificação de imagem feitos por si mesmo! Neste curso, você aprenderá como usar o Python 3 para rastrear e coletar dados exclusivos, criar um modelo de IA de aprendizado profundo de alta precisão usando transfer learning e convertê-lo em um aplicativo da web usando o Django.

Detalhes do curso

- Nome do curso: Desenvolvimento de aplicativo de IA de reconhecimento de imagem Parte 2: Django, TensorFlow, Python, Transfer Learning para desenvolvimento de aplicativos de IA de alta precisão - Duração: 3,5 horas - Palestras: 43 - Nível de habilidade: Todos os níveis

Descrição do curso

Neste curso, você explorará o mundo do desenvolvimento de aplicativos da web de IA usando o Django 2.2, um framework de desenvolvimento de aplicativos da web para Python. Este curso é uma continuação do Curso de Experiência TensorFlow e do curso de Desenvolvimento de Aplicativos de IA de Classificação de Imagem (Edição Flask). Você gerará um modelo de classificação de imagem usando o TensorFlow (Keras), carregará o modelo do Django e criará um aplicativo que pode determinar se um objeto em uma foto é um carro ou uma bicicleta. Para melhorar a precisão das previsões, você realizará transfer learning usando o modelo VGG-16, resultando em uma melhoria significativa na precisão da identificação. Com essa abordagem, alcançamos 100% de precisão na classificação de imagens de carros e bicicletas, tornando possível gerar modelos práticos usando outros materiais também. Além disso, você aprenderá sobre a versão mais recente do Django (2.2) e seus recursos, como upload de arquivos de imagem, inferências usando modelos Keras, exibição de imagens enviadas e exibição de resultados de previsão, tudo passo a passo. Para melhorar o apelo visual, usaremos o módulo Bootstrap4 para obter um design elegante de aplicativo da web.

Conteúdo do curso

1. Configuração do ambiente e coleta de dados 2. Pré-processamento de dados (limpeza, conversão de matriz NumPy, salvamento de arquivos) 3. Desenvolvimento de modelo de IA usando CNN e transfer learning - Definição do modelo, treinamento e inferência usando o Keras integrado ao TensorFlow - Normalização de dados - Aplicativo de linha de comando (Python 3) 4. Desenvolvimento de aplicativo da web usando o Django - Estilização com o módulo Bootstrap4 - Upload de arquivos de imagem, inferência de imagem usando modelos Keras e exibição de resultados - Exibição de imagens enviadas

Relação do curso com outros cursos de IA

Este curso é uma sequência do Curso de Experiência TensorFlow e do curso Desenvolvimento de Aplicativos de IA de Classificação de Imagem usando Keras. Se você concluiu o Curso de Experiência TensorFlow, será mais fácil para você entender o processo de aprendizado usando redes neurais. Se você estiver interessado em explorar além da classificação de imagens, recomendamos verificar vários cursos de algoritmos de aprendizado profundo, como Processamento de Linguagem Natural, Aprendizado por Reforço, GAN (Geração de Imagens), Desenvolvimento de Redes Neurais e Desafios Kaggle.

Notas de aprendizado

- Observe que o programa pode não ser executado sem problemas, dependendo da sua conexão com a Internet e das especificações da sua máquina. Nesses casos, tente executar o programa novamente ou poste seu problema com uma captura de tela na seção de perguntas e respostas do curso. Faremos todos os esforços para responder no mesmo dia. - Este curso não é recomendado para aqueles que têm dificuldade com aprendizado baseado em vídeo. Nesses casos, recomendamos plataformas de aprendizado baseadas em texto, como Techpit. - O conteúdo deste curso é adequado para uso corporativo e institucional. Para obter mais informações, entre em contato conosco por meio de mensagens. A entrega baseada em nuvem está disponível.