Este repositório possui como objetivo armanezar dados importantes sobre os meus estudos diários.
Sendo, hoje, focados em visão computacional.
- "Practical Machine Learning for Computer Vision: End-To-End Machine Learning for Images" de Ryan Gillard é um livro que fornece uma abordagem prática e passo a passo para aprender e aplicar técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional. O livro se concentra em projetos práticos e exemplos do mundo real para ajudar os leitores a entender e implementar soluções de visão computacional usando aprendizado de máquina.
- "Deep Learning" de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville – Este livro é uma referência essencial no campo do aprendizado profundo e é especialmente relevante para aplicações de visão computacional. Começar com este livro lhe dará uma compreensão sólida das técnicas mais recentes usadas na área.
- "Digital Image Processing" de Rafael C. Gonzalez e Richard E. Woods – Este livro cobre os fundamentos do processamento de imagens e é uma base sólida para entender os conceitos básicos antes de mergulhar em técnicas mais avançadas de visão computacional.
- "Computer Vision: Algorithms and Applications" de Richard Szeliski – Com uma base sólida em aprendizado profundo e processamento de imagens, este livro irá expandir seu conhecimento em algoritmos e técnicas específicas de visão computacional, bem como suas aplicações práticas.
- "Pattern Recognition and Machine Learning" de Christopher M. Bishop – Este livro é útil para desenvolver habilidades em reconhecimento de padrões e aprendizado de máquina. Embora não seja exclusivamente focado em visão computacional, as técnicas abordadas são aplicáveis e complementares às outras áreas mencionadas.
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Este projeto possui como expectativa de fim, a data equivalente à: 30/09/2023.