Como é que conseguimos ensinar computadores a interpretar imagens

Hoje decidimos abordar o tema de computer vision no episódio de hoje, em particular do angulo de discutir como é que conseguimos ensinar computadores a interpretar imagens. Temos visto imensos progressos desta área e vamos debater exatamente isso, desde o surgimento da AlexNet até à facilidade com que hoje conseguimos ter acesso a datasets de imagens gigantes e todos labled, até aos diferentes tipos de interpretação de imagens que conseguimos ter, desde deteção de objetos, classificação de imagens até Semantic segmentation, e as suas diferentes aplicações. E se o tempo nos permitir, vamos tentar chegar aos mais recentes desenvolvimentos de algoritmos que mais do que interpretar imagens, conseguem criar imagens a partir de um input de texto. Será um episódio muito interessante que estou certo vos irá cativar bastante. AI News: PETRA'23 @ Corfu, Greece (petrae.org) http://www.petrae.org/workshops/AIEd.html VALL-E (valle-demo.github.io) https://valle-demo.github.io/?utm_source=syndication Email us at [email protected] Hosts: Marco António Silva: https://www.linkedin.com/in/marconsilva/ José António Silva: https://www.linkedin.com/in/canoas/ Vitor Santos: https://www.linkedin.com/in/vitor-santos-ab87662/ Produção: Beatriz Herrera González - https://www.linkedin.com/in/beahgonzalez/

There are no comments yet.

Please log in to write the first comment.