Bem-vindo ao repositório PAVIC: Treinamento de Aprendizado de Máquina e Visão Computacional! Aqui você encontrará uma coleção de projetos e recursos relacionados a esses emocionantes campos de estudo, desenvolvidos e mantidos por Mafalda Salomão.
Este repositório é um espaço dedicado à exploração e aprendizado de Aprendizado de Máquina e Visão Computacional. Essas áreas da ciência da computação têm o objetivo de capacitar as máquinas a aprenderem com dados e interpretarem o mundo visualmente.
O repositório PAVIC: Treinamento de Aprendizado de Máquina e Visão Computacional está organizado em pastas, cada uma representando um projeto ou tópico específico. Aqui está uma visão geral do conteúdo disponível:
- Projeto1: Aprendizado de Máquina.
- Projeto2: Visão Computacional.
Cada pasta de projeto contém seu próprio arquivo README.md com informações detalhadas, instruções de instalação e exemplos de uso.
O Aprendizado de Máquina é uma área que permite às máquinas aprenderem padrões e tomar decisões com base em dados. É uma disciplina central para a inteligência artificial e possui várias técnicas e algoritmos poderosos. Alguns tópicos de destaque incluem:
- Classificação: Identificação de categorias ou classes para dados com base em exemplos de treinamento.
- Regressão: Previsão de valores contínuos ou quantitativos com base em dados históricos.
- Agrupamento: Agrupamento de dados semelhantes para descobrir estruturas ou padrões intrínsecos.
- Redes Neurais: Modelos inspirados no cérebro humano que podem aprender a partir de dados complexos e não lineares.
- Processamento de Linguagem Natural: Análise e compreensão de texto e linguagem humana por meio de algoritmos de aprendizado de máquina.
A Visão Computacional é um campo que envolve a interpretação e análise de imagens e vídeos. Ela permite que as máquinas "vejam" e compreendam o mundo visualmente. Alguns tópicos de destaque incluem:
- Detecção de Objetos: Identificação e localização de objetos em imagens ou vídeos.
- Segmentação de Imagem: Divisão de uma imagem em regiões significativas com base em características como cor, textura ou forma.
- Rastreamento de Movimento: Acompanhamento de objetos em movimento em
tempo real em sequências de vídeo.
- Reconhecimento Facial: Identificação de rostos humanos em imagens ou vídeos.
- Realidade Aumentada: Combinação do mundo virtual com o mundo real, sobrepondo informações ou objetos virtuais em imagens ou vídeos.
Contribuições são bem-vindas! Se você deseja colaborar com o projeto, sinta-se à vontade para fazer um fork deste repositório, implementar melhorias e enviar uma solicitação de pull. Certifique-se de seguir as diretrizes de contribuição descritas no arquivo CONTRIBUTING.md.
Este repositório está licenciado sob a Licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para obter mais informações.
Se você tiver alguma dúvida ou sugestão relacionada a qualquer projeto ou recurso deste repositório, sinta-se à vontade para entrar em contato comigo através do meu perfil do GitHub ou do meu endereço de e-mail: [email protected].
Espero que você encontre os recursos aqui úteis e inspiradores! Obrigado por visitar o repositório PAVIC: Treinamento de Aprendizado de Máquina e Visão Computacional. Divirta-se explorando e aprendendo sobre esses campos emocionantes!