Visão computacional

Prévia do material em texto

Vamos continuar nossa jornada aqui para falar um pouco mais sobre algumas 
áreas ali do mundo da inteligência artificial e hoje nós vamos embarcar em uma 
jornada muito fascinante pela área da inteligência artificial que é conhecida como 
visão computacional. Então se prepara aí para gente desvendar o segredo das 
máquinas que enxergam o mundo ao seu redor. 
 
A visão computacional é uma das áreas mais impressionantes quando a gente 
fala de inteligência artificial, pois ela permite que os computadores entendam e 
interpretem o conteúdo visual das imagens e vídeos, tá? É como se você desse 
olhos e um cérebro digital para uma máquina para que elas possam perceber o 
ambiente à sua volta e tomar decisões mais inteligentes. 
 
Para que essas máquinas possam ver como eu e você enxergamos o mundo, 
nós utilizamos algoritmos poderosos, com redes neurais convolacionais. Essas 
redes foram inspiradas no funcionamento do cérebro humano e elas têm 
capacidade de aprender padrões visuais complexos. 
 
É como se eu ensinasse para o meu computador, se eu ensinasse para o meu 
algoritmo, por exemplo, a reconhecer um formato de controle. Sempre que ele 
identificar esse tipo de formato e ele identificar relevos, que são botões, ele vai 
identificar isso como controle. Então eu ensino para a máquina enxergar os 
padrões complexos para reconhecer um controle por exemplo, e poderia ir além, 
poderia pedir para ele reconhecer somente controles de ar-condicionado. Seja 
detectando alguma marca específica ou um formato específico. Então eu estou 
ensinando para o meu algoritmo tudo o que significa um controle, identificando 
e mostrando uma base de dados enorme para ele de imagens vídeos e outras 
coisas de controle para que toda vez que ele se deparar com um objeto novo 
diante dele, ele entenda que aquilo é um controle. Então, é assim que nós 
fazemos com que eles enxerguem a grosso modo. 
 
E com esses algoritmos nós podemos fazer eles identificarem coisas 
impressionantes, desde objetos e imagens classificar diferentes cenas, detectar 
movimentos e até mesmo compreender sentimentos e expressões faciais 
humanas. 
 
E um dos grandes desafios da visão computacional é a segmentação de 
objetos. Isso significa que separar diferentes objetos em uma imagem, como se 
fossem peças de um quebra-cabeça, está se tornando uma tarefa possível. Uma 
compreensão do ambiente está se tornando muito mais comum, que era uma 
coisa que era muito difícil para algoritmos antigamente. Mas com o 
poder computacional que a gente tem hoje, está ficando muito mais poderoso a 
força desses algoritmos aí, para que a gente consiga imputar uma massa de 
dados maior e para que eles consigam identificar um objeto mesmo numa sala 
totalmente bagunçada, devido à quantidade e o poder de processamento que as 
máquinas têm hoje em dia. 
E essa técnica é amplamente utilizada em carros autônomos por exemplo para 
que eles possam identificar e acompanhar pedestres, veículos e outros objetos 
na estrada garantindo uma condução muito mais segura e eficiente. 
 
Outra aplicação impressionante da visão computacional é a de detecção e 
reconhecimento facial. Através de algoritmos avançados, as máquinas são 
capazes de identificar características únicas em um rosto e associá-los a uma 
pessoa específica, por exemplo. E essa tecnologia já é utilizada hoje em diversos 
aplicativos. Desde desbloqueio de smartphones até mesmo em investigações 
criminais e até mesmo na criação de sistemas de vigilância eficiente. Então a 
gente já tem câmeras hoje que estão validando ali todo mundo que está 
passando em real time ali, com base de dados de pessoas procuradas pelo 
mundo todo. Então é realmente incrível o que a visão computacional pode fazer. 
E nós estamos cada vez mais próximos de permitir que as máquinas vejam e 
compreendam o mundo de uma maneira muito mais incrível do que a gente 
poderia imaginar antigamente. Primeiro por conta do avanço do poder 
computacional e por avanço desses algoritmos, né? Já que uma vez que um 
algoritmo é treinado, ele dá base para que você treine outros algoritmos. 
 
Eu espero que vocês tenham gostado de desvendar esses conteúdos aqui da 
visão computacional e as suas aplicações surpreendentes. 
 
E eu sei, pode parecer ainda uma coisa muito mística, mas é só você parar para 
pensar que quando você aprendeu o que era uma cadeira, você basicamente 
ouviu outras pessoas dizendo que aquela é uma cadeira, você depois de um 
tempo começou a se sentar naquela cadeira e ter comportamentos ao redor 
daquela cadeira. Então, assim como você entendeu que é um objeto cadeira, 
toda vez que você entra numa sala agora, você sabe identificar o que é uma 
cadeira ou não, onde elas estão, se elas estão posicionadas de frente ou não. 
Então é justamente educar a máquina para que ela faça isso, o algoritmo 
detectar ali num cenário bagunçado diferentes cadeiras quantas cadeiras tem, 
quais são as cores, se elas estão de frente ou de costas, que é a missão desse 
profissional. Ajudar o algoritmo a identificar padrões em imagens e vídeos, ou 
até mesmo trabalhar com base de imagens e base de vídeos para reconhecer 
um certo padrão. 
 
E como você pode ver, o poder dessa visão computacional de fato é uma coisa 
que muda e muito vários mercados.