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Inteligência Artifical Aplicada em Python
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Rating: 4.8 out of 5(51 ratings)
551 students

Inteligência Artifical Aplicada em Python

Aprenda a Usar Pillow, OpenCV, MediaPipe, Hugging Face, NLTK, Spacy e muito mais para criar Aplicações Robustas em IA
Role Play
Created byRodrigo Macedo
Last updated 10/2025
Portuguese

What you'll learn

  • Aplicação de OpenCV e modelos pré-treinados para implementar sistemas de rastreamento de mãos e interpretação de gestos.
  • Utilização de OpenCV e DLib para criar sistemas de reconhecimento facial e análise de expressões, aplicáveis em diversas soluções tecnológicas.
  • Aplicação de HandTracking com OpenCV e MediaPipe para automatizar tarefas no computador com uso das mãos
  • Aplicação de FaceMesh para identificar pontos na bola e nos olhos e detectar sonolência
  • Explorar modelos do Hugging Face e criar interface visual com Gradio

Coding Exercises

This course includes our updated coding exercises so you can practice your skills as you learn.

See a demo
Image of coding exercise example

Course content

15 sections • 128 lectures • 19h 50m total length

  • Apresentação do Curso3:16
  • Link para Nossa Comunidade0:07

Requirements

  • Não há pré-requisito no curso. Ensinaremos desde os tópicos iniciais até a construção de aplicações em PLN e Visão Computacional.

Description

Neste curso completo de Python, você irá explorar o fascinante mundo de Processamento de Imagens e da Visão Computacional. Ao longo das aulas, você aprenderá a usar as principais bibliotecas e ferramentas dessas áreas para desenvolver aplicações práticas e inovadoras.

Tópicos do Curso:

  1. Introdução à Processamento de Imagens

    • Conceitos básicos e principais aplicações de processamento de imagens.

    • Instalação e configuração das bibliotecas Pillow.

    • Principais operações em processamento de imagens

  2. Hand Tracking

    • Desenvolvimento de um sistema de rastreamento de mãos em tempo real.

    • Uso de OpenCV e modelos pré-treinados para detecção e rastreamento de mãos.

    • Aplicações práticas e ajustes finos para diferentes cenários.

  3. Detecção e Reconhecimento Facial

    • Técnicas de reconhecimento e análise facial utilizando OpenCV e TensorFlow.

    • Criação de um sistema para identificação e verificação de faces.

    • Implementação de funcionalidades como reconhecimento de emoções e expressões faciais.

  4. Projetos Finais e Aplicações Avançadas

    • Desenvolvimento de projetos integradores que combinam PLN e Visão Computacional.

    • Implementação de soluções práticas e inovadoras para desafios do mundo real.

    • Discussão de casos de uso avançados e tendências futuras na área de IA.

  5. Hugging Face e Gradio

    • Vamos explorar diversos modelos de visão computacional em Hugging Face.

    • Vamos construir interfaces poderosas em modelos de visão computacional com Gradio

  6. Análise de Texto

    • Coleta de Dados (arquivos e páginas web)

    • Tokenização (token de sentença e de palavras) | Stopwords

    • Frequência de Distribuição

    • WordCloud

  7. Assistente Virtual de Voz

    • Conversão de Texto para Voz (Pyttsx3 e GTTs)

    • Reconhecimento de Voz (SpeechRecognition)

    • Lógica do Assistente Virtual

    • Integração com APIs, newsletter, funções do SO, etc (tudo via comando de voz)

Who this course is for:

  • Este curso é ideal para desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e entusiastas de inteligência artificial que desejam aprofundar seus conhecimentos em PLN e Visão Computacional e aplicar essas tecnologias em projetos do dia a dia.

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