Daniel Vieira

Palestrante

Daniel Vieira
É bacharel e Mestre em Física pelo IFUSP (Instituto de Física da Universidade de São Paulo) com ênfase em Física Médica pela mesma Instituição. Atua como Pesquisador Científico na Opencadd, atuando em projetos relacionados a Análise de Dados, Processamento de Imagens e Visão Computacional.

Local

Online - GoToWebinar

Data

29 ago 2019

Horário

10:00 - 11:30

Deep Learning para Processamento de Sinais

Deep Learning para Processamento de Sinais com MATLAB

A técnica de deep learning oferece novas oportunidades para desenvolver modelos preditivos com a capacidade de resolver uma grande variedade de aplicações para processamento de sinais.

O MATLAB está presente em todo o processo – desde a exploração até a implementação de sistemas de sinais. Desta forma, fica muito mais fácil trabalhar com funcionalidades específicas como por exemplo:

  • Análise, pré-processamento e documentação de sinais de forma interativa
  • Extração de características e transformação de sinais para treinamento de redes neurais
  • Construção de modelos em deep learning para aplicações reais, incluindo aplicações biomédicas, de áudio, para comunicações e radares
  • Aquisição e geração de sinais através de conectividade de hardware e simulações.

As redes neurais convolucionais (CNN – do inglês “Convolutional Neural Networks”) que são tipicamente aplicadas para classificação ou detecção de objetos em imagens, podem também ser aplicadas para o processamento de sinais.

É esse o tema desse webinar, no qual será apresentado como utilizar a mesma técnica de CNN, utilizando, ao invés de imagens, sons e outros sinais.

Acompanhe o webinar abaixo

 

Comments

  1. Eu não recebi o email de confirmação

  2. Avatar Fernando Schimidt : agosto 31, 2019 at 1:10 pm

    Boa tarde

    Como faço para acessar o conteudo deste webinar?
    Obrigad

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