fbpx
Sigmoidal
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • English
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
Sigmoidal
Sem Resultado
Ver Todos Resultados

Sua Casa Mais Segura com Visão Computacional

Rafael Duarte por Rafael Duarte
abril 16, 2024
em Visão Computacional
0
9
COMPARTILHAMENTOS
312
VIEWS
Publicar no LinkedInCompartilhar no FacebookCompartilhar no Whatsapp

Cada vez mais a preocupação com segurança é tema central na vida das pessoas, seja em âmbito particular e familiar, ou em questões políticas a serem debatidas por governantes de todas as instâncias. 

Com problemas na segurança pública, a segurança residencial evoluiu consideravelmente, impulsionada pela integração de avanços tecnológicos e inovações em visão computacional. Em particular, o reconhecimento facial em câmeras de vigilância residencial emergiu como uma ferramenta poderosa para proteger lares e propriedades. 

 

câmeras de vigilância residencial

 

A utilização de algoritmos de visão computacional marca um avanço significativo no campo da segurança residencial. Esses algoritmos são projetados para analisar imagens em tempo real capturadas por câmeras de vigilância e identificar padrões específicos, como rostos humanos. Ao empregar técnicas avançadas de processamento de imagem e machine learning, esses algoritmos são capazes de extrair e analisar características faciais com precisão e rapidez.

 

Essa capacidade de identificação em tempo real é fundamental para o reconhecimento facial em ambientes de vigilância residencial. Os algoritmos examinam continuamente as imagens capturadas pelas câmeras, procurando por rostos humanos e comparando-os com uma base de dados pré-definida de rostos conhecidos. Essa abordagem permite que o sistema reconheça e identifique indivíduos autorizados e não autorizados com eficiência, fornecendo uma camada adicional de segurança aos proprietários de residências e propriedades.

 

Implementação de Redes Neurais Convolucionais (CNNs)

reconhecimento facial usando visão computacional

 

As redes neurais convolucionais (CNNs) desempenham um papel fundamental na implementação bem-sucedida do reconhecimento facial em câmeras de vigilância residencial. Essas redes são projetadas para processar e analisar imagens de forma semelhante ao cérebro humano, identificando padrões e características específicas em conjuntos de dados complexos. Na aplicação de reconhecimento facial, as CNNs são treinadas com milhares de imagens faciais para aprender a distinguir entre diferentes características faciais, como formato dos olhos, nariz e boca.

 

Um exemplo de tecnologia que utiliza CNNs para reconhecimento facial é o sistema de câmeras de segurança residencial da empresa Arlo. Essas câmeras são equipadas com algoritmos avançados de visão computacional que empregam CNNs para identificar e rastrear rostos humanos em tempo real. Através da análise de características faciais únicas, esses sistemas são capazes de distinguir entre membros da família e intrusos, fornecendo aos usuários uma vigilância personalizada e eficaz.

 

A detecção de pontos de referência faciais é outra técnica crucial no reconhecimento facial em câmeras de vigilância residencial. Essa abordagem envolve a identificação e marcação de pontos-chave em um rosto, como olhos, nariz e boca, para criar um mapa detalhado das características faciais únicas de cada indivíduo. Esses mapas são então utilizados para comparar e verificar a identidade de uma pessoa com base em sua aparência facial.

 

Uma empresa que utiliza técnicas de detecção de pontos de referência facial é a Nest, conhecida por seus sistemas de segurança residencial inteligente. As câmeras de segurança da Nest são equipadas com algoritmos avançados de visão computacional que são capazes de detectar e mapear com precisão os pontos de referência faciais em tempo real. Isso permite uma identificação precisa e confiável de indivíduos autorizados e não autorizados.

 

Aplicação de Algoritmos em Deep Learning

vigilância residencial

 

Deep Learning desempenha um papel essencial na melhoria da precisão e confiabilidade da identificação facial em câmeras de vigilância residencial. Esses algoritmos são treinados com grandes conjuntos de dados de imagens faciais para aprender a reconhecer padrões e características específicas associadas a cada pessoa. Ao utilizar técnicas avançadas de Deep Learning, esses algoritmos são capazes de identificar e autenticar indivíduos com alta precisão, mesmo em condições desafiadoras, como variações na iluminação e ângulo de visualização. Por exemplo, as câmeras de vigilância da Ring, da Amazon, são equipadas com algoritmos sofisticados que utilizam redes neurais profundas para analisar e comparar características faciais em tempo real.

 

A integração de sistemas de câmeras de alta resolução é outro ponto chave no reconhecimento facial em câmeras de vigilância. Essas câmeras são equipadas com sensores de imagem de alta qualidade, geralmente CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) ou CCD (Charge-Coupled Device), capazes de capturar imagens em resoluções que variam de 1080p até 4K (Ultra HD).

 

Além disso, essas câmeras incorporam lentes de alta precisão e aberturas ajustáveis para otimizar a captura de luz em diferentes condições de iluminação. As lentes são projetadas para minimizar distorções ópticas e aberração cromática, garantindo uma reprodução precisa das características faciais dos indivíduos.

 

Para lidar com variações de iluminação, muitas dessas câmeras são equipadas com sensores de luz ambiente e LEDs infravermelhos para visão noturna. Esses LEDs emitem luz infravermelha que é invisível ao olho humano, permitindo que a câmera capture imagens mesmo em condições de baixa luminosidade ou escuridão total.

 

Os sistemas de processamento de imagem são equipados com unidades de processamento gráfico (GPUs) ou unidades de processamento de visão computacional (VPUs), projetadas especificamente para lidar com tarefas intensivas de processamento de imagem em tempo real.

 

Esses sistemas são capazes de extrair recursos específicos dos rostos, como contornos, texturas e pontos de referência, utilizando técnicas avançadas de segmentação e reconhecimento de padrões. Os recursos extraídos são então comparados com uma base de dados de rostos conhecidos, utilizando algoritmos de correspondência de características faciais baseados em Machine Learning.

 

Sistemas de Alerta Automático

alerta automático

Complementando o processo de segurança, além da identificação e separação de moradores e visitantes de possíveis invasores, também é preciso a comunicação dessas identificações para o responsável pelo sistema, e através das tecnologias embarcadas, isso pode ser feito de diferentes formas automaticamente.

 

Esses sistemas são projetados para identificar e notificar automaticamente os proprietários sobre a presença de indivíduos não autorizados em tempo real, oferecendo uma resposta imediata a possíveis intrusões.

 

Para alcançar essa funcionalidade, os sistemas de alerta automático utilizam algoritmos de detecção de rostos em tempo real, que são capazes de analisar continuamente o fluxo de vídeo das câmeras de vigilância. Quando um rosto humano é detectado, o sistema compara as características faciais com uma base de dados de rostos autorizados e conhecidos. Se não houver correspondência com os registros autorizados, o sistema aciona um alerta automático para notificar os proprietários sobre a presença de um indivíduo não autorizado na área monitorada.

 

A integração desses sistemas requer uma arquitetura de software robusta e eficiente, que envolve a comunicação entre os dispositivos de câmera de vigilância, o processamento de imagem em tempo real e o mecanismo de notificação. Os algoritmos de detecção de rostos são implementados em plataformas de software especializadas, que podem ser executadas localmente nas próprias câmeras de vigilância ou em servidores de processamento de imagem dedicados.

 

Além disso, os sistemas de alerta automático são configurados com parâmetros de sensibilidade ajustáveis e zonas de interesse específicas, permitindo uma personalização do nível de detecção e notificação de acordo com as necessidades do usuário. Essa flexibilidade permite que os proprietários adaptem o sistema de segurança às características únicas de sua propriedade e às suas preferências de monitoramento.

 

Uso de Técnicas de Detecção de Emoções

https://sigmoidal.ai/wp-content/uploads/2024/04/19d9e185-78cf-4d05-a3f5-38fb4237745c.mp4

O uso de técnicas de detecção de emoções é uma abordagem interessante para identificar comportamentos suspeitos ou situações de emergência em sistemas de vigilância residencial baseados em reconhecimento facial rapidamente. Essas técnicas envolvem a análise das expressões faciais dos indivíduos capturadas pelas câmeras de vigilância, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões associados a emoções específicas, como medo, raiva ou agitação.

 

Para implementar essa funcionalidade, os sistemas de vigilância residencial utilizam CNNs treinadas com grandes conjuntos de dados de expressões faciais. Essas CNNs são capazes de extrair características sutis das expressões faciais dos indivíduos e classificá-las em categorias emocionais correspondentes.

 

Uma vez identificadas as emoções, os sistemas de vigilância podem acionar alertas automáticos para notificar os usuários sobre comportamentos suspeitos, como intrusões não autorizadas ou agitação incomum.

 

A integração de sistemas de reconhecimento facial com outros dispositivos de segurança doméstica é uma estratégia eficaz para proporcionar uma proteção abrangente da propriedade.

 

Essa integração permite que os sistemas de vigilância interajam e compartilhem informações com dispositivos como alarmes, sensores de movimento e fechaduras inteligentes, criando um ecossistema de segurança integrado e interconectado.

 

Para realizar essa integração, os sistemas de reconhecimento facial são projetados com interfaces de programação de aplicativos (APIs) e protocolos de comunicação padronizados, como MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) ou REST (Representational State Transfer).

 

Por exemplo, quando um rosto não autorizado é detectado pelas câmeras de vigilância, o sistema pode acionar um alarme sonoro ou enviar uma notificação para o smartphone do usuário, alertando sobre a possível intrusão. Além disso, o sistema pode acionar automaticamente o travamento das fechaduras inteligentes, impedindo o acesso não autorizado à propriedade.

 

Essa integração inteligente entre sistemas de reconhecimento facial e outros dispositivos de segurança doméstica proporciona uma camada adicional de proteção e controle sobre a propriedade, aumentando a eficácia e a confiabilidade dos sistemas de vigilância residencial.

 

Reidentificação de Pessoas

E em caso de algum alerta já ocorrido, ou até mesmo alguma ação suspeita na residência, e essa mesma pessoa identificada seja novamente encontrada pelo sistema de segurança?

 

Esses algoritmos são projetados para reconhecer e associar automaticamente a mesma pessoa em diferentes câmeras de vigilância, mesmo que ela apareça em ângulos diferentes ou em momentos distintos.

 

Para realizar essa tarefa, os algoritmos de reidentificação de pessoas utilizam técnicas avançadas de correspondência de características faciais e rastreamento de objetos em vídeos. Eles analisam as características faciais dos indivíduos capturadas pelas câmeras de vigilância e as comparam com registros anteriores, utilizando métricas de similaridade para determinar a correspondência.

 

No contexto da reidentificação de pessoas, a YOLO pode ser utilizada para detectar e rastrear rostos em várias câmeras de vigilância dentro e ao redor da propriedade. Sua capacidade de realizar inferências em tempo real permite que os sistemas de vigilância identifiquem e associem automaticamente a mesma pessoa em diferentes câmeras.

 

A YOLO é especialmente adequada para essa tarefa devido à sua abordagem única de detecção de objetos em uma única passagem pela imagem. Isso significa que a YOLO é capaz de analisar a imagem uma vez e detectar todos os objetos de interesse, incluindo rostos, em uma única iteração, o que resulta em uma detecção mais rápida e eficiente em comparação com outras arquiteturas de rede neural convolucional.

Políticas de Privacidade

Com toda essa tecnologia e monitoramento, também surgem cuidados que as empresas fornecedoras desse tipo de solução devem estar alinhadas, políticas de privacidade e conformidade com as leis de proteção de dados. Essas políticas visam proteger os direitos e privacidade dos indivíduos, estabelecendo diretrizes claras para a coleta, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados biométricos.

 

As empresas privadas que utilizam sistemas de reconhecimento facial devem adotar medidas rigorosas de segurança da informação para proteger os dados biométricos dos usuários contra acesso não autorizado e uso indevido, como:

 

  • Criptografia de Dados: Todos os dados biométricos, incluindo imagens faciais e características extraídas, devem ser criptografados durante o armazenamento e a transmissão. Isso pode ser feito usando algoritmos de criptografia robustos, como AES (Advanced Encryption Standard) ou RSA (Rivest-Shamir-Adleman), garantindo que apenas usuários autorizados possam acessar e decifrar os dados.

 

  • Controle de Acesso: Implementação de sistemas de controle de acesso para restringir quem pode acessar os dados biométricos armazenados. Isso envolve a utilização de autenticação multifatorial, como senhas, tokens de segurança ou autenticação biométrica adicional, para garantir que apenas usuários autorizados possam acessar os dados.

 

  • Monitoramento de Acesso: Estabelecimento de sistemas de monitoramento de acesso para rastrear e registrar todas as tentativas de acesso aos dados biométricos. Isso permite que a empresa identifique e investigue qualquer atividade suspeita ou tentativas de acesso não autorizado.

 

  • Anonimização de Dados: Quando possível, os dados biométricos devem ser anonimizados, removendo quaisquer informações de identificação pessoal que possam estar associadas a eles. Isso reduz o risco de identificação de indivíduos a partir dos dados biométricos e ajuda a proteger a privacidade dos usuários.

 

  • Atualizações de Segurança: Manutenção regular e atualização dos sistemas e softwares de segurança para garantir que eles estejam protegidos contra as últimas ameaças cibernéticas. Isso inclui a aplicação de patches de segurança, atualizações de software e monitoramento contínuo de vulnerabilidades.

 

  • Auditorias de Segurança: Realização de auditorias regulares de segurança para avaliar a eficácia das medidas de proteção de dados e identificar quaisquer áreas de vulnerabilidade. Isso pode envolver testes de penetração, avaliações de segurança e revisões de conformidade com padrões de segurança reconhecidos.

 

Além disso, as empresas devem estar em conformidade com regulamentações de proteção de dados, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil. 

 

Essas regulamentações estabelecem diretrizes claras para o tratamento de dados pessoais, incluindo informações biométricas, e impõem sanções severas para violações de privacidade.

 

Para garantir a conformidade com essas regulamentações, as empresas devem implementar práticas de transparência e consentimento informado, permitindo que os usuários tenham controle sobre o uso de seus dados biométricos. Isso inclui a divulgação clara das finalidades para as quais os dados serão utilizados, bem como o consentimento explícito dos usuários para o processamento de seus dados.

 

Avanços na Segurança

 

A integração de sistemas de vigilância residencial com tecnologias avançadas de visão computacional, como o reconhecimento facial baseado em redes neurais convolucionais, representa um passo significativo rumo a um futuro mais seguro e protegido.

 

Com a capacidade de identificar indivíduos em tempo real, detectar comportamentos suspeitos e integrar-se a outros dispositivos de segurança doméstica, os sistemas de reconhecimento facial estão se tornando uma parte essencial das estratégias de segurança residencial modernas. No entanto, é crucial que essas tecnologias sejam implementadas com responsabilidade, respeitando os direitos de privacidade dos indivíduos e aderindo a padrões éticos e regulamentações de proteção de dados. Dessa forma, podemos aproveitar todo o potencial do reconhecimento facial para criar ambientes mais seguros.



Compartilhar1Compartilhar4Enviar
Post Anterior

Minha Participação no Hipsters Ponto Tech: TensorFlow

Próximo Post

Amazon Go: Visão Computacional em uma Loja sem Caixas

Rafael Duarte

Rafael Duarte

Relacionado Artigos

O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens
Artigos

O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

por Carlos Melo
junho 20, 2025
Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim
Youtube

Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim

por Carlos Melo
janeiro 16, 2025
Visão Computacional

Processamento de Nuvens de Pontos com Open3D e Python

por Carlos Melo
janeiro 2, 2025
Meta Movie Gen para gerar vídeos a partir de textos
Youtube

Inteligência Artificial criando filmes? Conheça Movie Gen, a nova ferramenta da META.

por Carlos Melo
outubro 30, 2024
O que é Visão Computacional - Podcast Data Hackers
Carreira

O que é Visão Computacional — Data Hackers Episódio #92

por Carlos Melo
agosto 12, 2024
Próximo Post
Amazon Go: Visão Computacional em uma Loja sem Caixas

Amazon Go: Visão Computacional em uma Loja sem Caixas

Deixe um comentário Cancelar resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science

Mais Populares

  • Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    511 compartilhamentos
    Compartilhar 204 Tweet 128
  • Por que o ChatGPT mente para você?

    9 compartilhamentos
    Compartilhar 4 Tweet 2
  • ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

    424 compartilhamentos
    Compartilhar 170 Tweet 106
  • Geometria da Formação de Imagens: Matrizes, Transformações e Sistemas de Coordenadas

    397 compartilhamentos
    Compartilhar 159 Tweet 99
  • Processamento de Nuvens de Pontos com Open3D e Python

    56 compartilhamentos
    Compartilhar 22 Tweet 14
  • Em Alta
  • Comentários
  • Mais Recente
Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

agosto 13, 2019
Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

dezembro 25, 2022
Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

julho 15, 2023

ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

abril 10, 2023
Como Analisar Ações da Bolsa com Python

Como Analisar Ações da Bolsa com Python

15
Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

13
Como Aprender Data Science?

Como Aprender Data Science?

9
Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

8
Por que o ChatGPT mente para você?

Por que o ChatGPT mente para você?

setembro 16, 2025
Green Card aprovado por habilidades extraordinárias em Data Science

Green Card aprovado por habilidades extraordinárias em Data Science

julho 14, 2025
O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

junho 20, 2025
DeepSeek vazamento de dados de usuários

DeepSeek: Vazamento de dados expõe dados de usuários

fevereiro 1, 2025

Seguir

  • 💰 Você sabe o que faz e quanto ganha um cientista de dados?

Ser Cientista de Dados significa trabalhar com inteligência artificial, estatística e programação para transformar dados em decisões que movimentam negócios e impactam bilhões de pessoas.

É a função que dá vida a recomendações personalizadas, modelos preditivos e sistemas inteligentes que mudam a forma como empresas inovam.

E não é apenas fascinante...

💼💰 É também uma das carreiras mais bem remuneradas da área de tecnologia!

Se você quer uma carreira com futuro, relevância e excelente retorno financeiro, Data Science é o caminho certo!

#cientistadedados #datascience #python
  • Você colocaria fraldas do lado das cervejas no seu supermercado? 🤔

Parece estranho, mas foi exatamente essa descoberta que mudou as vendas do Walmart.

Os cientistas de dados da empresa analisaram milhões de transações com uma técnica de Data Mining que identifica padrões de compra e combinações inesperadas de produtos.

Então, usando algoritmos da Data Science, cruzaram dados de horário, perfil de cliente e itens comprados juntos.

Encontraram algo curioso: homens que passavam no mercado após as 18h para comprar fraldas, muitas vezes no caminho de casa, também compravam cerveja 🍺.

O Walmart testou a hipótese: colocou fraldas perto da seção de cervejas.

O resultado? As vendas de cerveja dispararam. 🚀

Esse é um exemplo clássico de como Data Science gera impacto direto no negócio.

Não é sobre algoritmos complexos apenas; é sobre transformar dados históricos em decisões inteligentes e lucrativas.

#datascience #cientistadedados #machinelearning
  • Conheça as formações da Academia Sigmoidal.

Nossos programas unem rigor acadêmico, prática aplicada e dupla certificação internacional, preparando você para atuar em Data Science, Visão Computacional e Inteligência Artificial com impacto real no mercado.

🤖 Pós-Graduação em Data Science: Forma Cientistas de Dados e Engenheiros de Machine Learning do zero, com Python, estatística e projetos práticos do mundo real.

👁️ Pós-Graduação em Visão Computacional: Especialize-se em processamento de imagens, Deep Learning, redes neurais e navegação autônoma de drones, tornando-se Engenheiro de Visão Computacional ou Engenheiro de Machine Learning.

📊 MBA em Inteligência Artificial: Voltado a profissionais de qualquer área, ensina a aplicar IA estrategicamente em negócios, usando automação, agentes de IA e IA generativa para inovação e competitividade.

Além do título de Especialista reconhecido pelo MEC, você ainda conquista uma Dupla Certificação Internacional com o STAR Research Institute (EUA).

💬 Interessado em dar o próximo passo para liderar no mercado de tecnologia? Me envie uma mensagem e eu te ajudo pessoalmente com a matrícula.

#DataScience #InteligenciaArtificial #VisaoComputacional
  • Treinar um modelo significa encontrar um bom conjunto de parâmetros. Esse conjunto é definido pela função objetivo, também chamada de função de perda. 👀

O gradient descent é o algoritmo que ajusta esses parâmetros passo a passo. Ele calcula a direção de maior inclinação da função de perda e move o modelo para baixo nessa curva. ⬇️

Se o parâmetro é o peso que multiplica X ou o bias que desloca a reta, ambos são atualizados. Cada iteração reduz o erro, aproximando o modelo da solução ótima.

A intuição é simples: sempre que a função de perda é maior, o gradiente aponta o caminho. O algoritmo segue esse caminho até que não haja mais descida possível. 🔄 

#inteligênciaartificial #datascience #machinelearning
  • Qual a melhor linguagem? PYTHON ou R?

Diretamente do túnel do tempo! Resgatei esse vídeo polêmico de 2021, quem lembra??

#DataScience #Python #R #Programação
  • 🎥 Como começar uma CARREIRA como CIENTISTA DE DADOS

Você já pensou em entrar na área que mais cresce e que paga os melhores salários no mundo da tecnologia?

Domingo você vai descobrir o que realmente faz um Cientista de Dados, quais são as habilidades essenciais e o passo a passo para dar os primeiros passos na carreira.

Eu vou te mostrar um mapa para você sair do zero e se preparar para trabalhar com Data Science em 2026.

📅 Domingo, 28 de setembro
🕖 20:00h (horário de Brasília)
🔗 Link nos Stories

Clique no link dos Stories e receba o link da aula ao vivo!

#datascience #machinelearning #cientistadedados
  • VISÃO COMPUTACIONAL está no centro de um dos avanços mais impressionantes da exploração espacial recente: o pouso autônomo da missão Chang’e-5 na Lua. 🚀🌑

Durante a descida, câmeras de alta resolução e sensores a laser capturavam continuamente o relevo lunar, enquanto algoritmos embarcados processavam as imagens em tempo real para identificar crateras e obstáculos que poderiam comprometer a missão.

Esses algoritmos aplicavam técnicas de detecção de bordas e segmentação, aproximando crateras por elipses e cruzando a análise visual com dados de altímetros. Assim, a IA conseguia selecionar regiões planas e seguras para o pouso, ajustando a trajetória da nave de forma autônoma. 

Esse processo foi indispensável, já que a distância entre Terra e Lua gera atraso de comunicação que inviabiliza controle humano direto em tempo real.

Esse caso ilustra como IA embarcada está deixando de ser apenas uma ferramenta de análise pós-missão para se tornar parte crítica das operações espaciais autônomas em tempo real — um passo essencial para missões em Marte, asteroides e no lado oculto da Lua.

(PS: Vi o Sérgio Sacani, do @spacetoday , postando isso primeiro.)

#visaocomputacional #machinelearning #datascience
  • 🔴Aprenda a MATEMÁTICA por Trás do MACHINE LEARNING

Você já se perguntou como as máquinas aprendem?🤖 

A resposta está na matemática que dá vida ao Machine Learning. E neste vídeo, você vai aprender os conceitos fundamentais que sustentam os algoritmos de inteligência artificial, de forma clara e acessível.

Mais do que apenas fórmulas, a ideia é mostrar como cada peça matemática se conecta para transformar dados em aprendizado. Se você deseja compreender a lógica por trás do funcionamento das máquinas, essa aula é um ótimo ponto de partida.

📅 Domingo, 21 de setembro
🕖 20:00h (horário de Brasília)
🔗 Link nos Stories

#machinelearning #datascience #cientistadedados
  • 🚀 As matrículas estão abertas!
Depois de quase 1 ano, a nova turma da Pós-Graduação em Data Science chegou.

NOVIDADE: agora com Dupla Certificação Internacional:
🇧🇷 Diploma de Especialista reconhecido pelo MEC
🇺🇸 Certificado do STAR Research Institute (EUA)

Aprenda Data Science na prática, domine Machine Learning e IA, e conquiste reconhecimento no Brasil e no mundo.

2025 pode ser o ano em que você dá o passo decisivo para se tornar Cientista de Dados.

🔗 Clique no link da bio e reserve sua vaga!
#datascience #cienciadedados #python
  • Por que o CHATGPT MENTE PARA VOCÊ? 🤔

Já percebeu que o ChatGPT às vezes responde com confiança... mas está errado? 

Isso acontece porque, assim como um aluno em prova, ele prefere chutar do que deixar em branco.
Essas respostas convincentes, mas erradas, são chamadas de alucinações.

E o que o pesquisadores da OpenAI sugerem, é que esse tipo de comportamento aparece porque os testes que treinam e avaliam o modelo premiam o chute e punem a incerteza.

Então, da próxima vez que ele ‘inventar’ algo, lembre-se: não é pessoal, ele apenas for treinado dessa maneira!
#inteligênciaartificial #chatgpt #datascience
  • ChatGPT: um "estagiário de LUXO" para aumentar sua produtividade na programação.

 #programacao #copiloto #produtividade #streamlit #dashboard #tecnologia #devlife
  • Da série “Foi a IA que me deu”, vamos relembrar minha viagem pra Tromsø, na Noruega, 500 km acima da linha do Círculo Polar Ártico. 🌍❄️

No vídeo de hoje, você vai aprender o que é um "fiorde"! 

Como você dormia sem saber o que era um fiorde?? 😅
  • Qual LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO é usada na TESLA?

A Tesla utiliza diferentes linguagens de programação em cada fase do ciclo de desenvolvimento. 

O treinamento das redes neurais convolucionais (CNN) é feito em Python, aproveitando bibliotecas científicas e a rapidez de prototipagem. Isso permite testar arquiteturas de CNN com agilidade no ambiente de pesquisa.

Já a implementação embarcada ocorre em C++, garantindo alta performance. Como os modelos de CNN precisam responder em tempo real, o C++ assegura baixa latência para tarefas como detectar pedestres e interpretar placas de trânsito.

Com isso, a Tesla combina Python para pesquisa e C++ para produção, equilibrando inovação e velocidade em sistemas críticos de visão computacional.

#python #machinelearning #inteligenciaartificial
  • Aproveitando o domingo… vamos relaxar um pouco e falar sobre cinema 🎬

Em
  • Já se perguntou como conseguimos distinguir intuitivamente um gato de um cachorro, mesmo com tantas semelhanças físicas? 

Para nós, essa identificação é quase automática.

Na filosofia aristotélica, a inteligência é um atributo da alma: o mundo real é captado pelos sentidos, transformado em imagens na imaginação (fantasmas), e organizado em conceitos que nos permitem compreender a realidade de forma imediata.

Já as máquinas não têm alma nem intuição. Para aprender essa mesma tarefa, precisam decompor o problema em camadas hierárquicas: 

Nas primeiras, redes neurais profundas extraem padrões simples (bordas, texturas); nas intermediárias, formas mais abstratas (orelhas, olhos, focinho); e apenas nas finais esses elementos são combinados em conceitos de alto nível como “gato” ou “cachorro”.

Enquanto nós chegamos ao entendimento de forma direta, a inteligência artificial depende de sucessivas representações para “fazer sentido” do mundo. 🤖

#inteligênciaartificial #redesneurais #deepLearning #filosofia #tecnologia
  • INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL se tornou a carreira mais promissora atualmente.

Este mercado, em constante crescimento global, oferece oportunidades de trabalho remoto, seja como freelancer ou contratado por empresas. 

Para quem busca uma carreira flexível e em expansão, a área de DATA SCIENCE / IA pode ser o caminho ideal. 

Afinal, você consgue me dizer quais outras áreas oferecem tamanha versatilidade e crescimento? 

#cienciadedados #python #inteligenciaartificial #mercadodetrabalho #tecnologia #oportunidades
Instagram Youtube LinkedIn Twitter
Sigmoidal

O melhor conteúdo técnico de Data Science, com projetos práticos e exemplos do mundo real.

Seguir no Instagram

Categorias

  • Aeroespacial
  • Artigos
  • Blog
  • Carreira
  • Cursos
  • Data Science
  • Deep Learning
  • Destaques
  • Entrevistas
  • IA Generativa
  • Livros
  • Machine Learning
  • Notícias
  • Python
  • Teoria
  • Tutoriais
  • Visão Computacional
  • Youtube

Navegar por Tags

camera calibration carreira chatgpt cientista de dados cnn computer vision Cursos dados desbalanceados data science data science na prática decision tree deep learning gpt-3 histograma IA generativa image formation inteligência artificial jupyter kaggle keras machine learning matplotlib mnist nft openai opencv overfitting pandas profissão python redes neurais redes neurais convolucionais regressão linear regressão logística salário scikit-learn seaborn sklearn tensorflow titanic tutorial visão computacional vídeo youtube árvore de decisão

© 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In

Add New Playlist

Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
  • English

© 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.