Guia de Computação Gráfica, IA e Deep Learning
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Primitivas Gráficas
- Lineares: Entidades básicas às quais as demais primitivas são reduzidas: Reta, Poligonal (não fecha) e Polígono.
- Não Lineares – Cônicas: Curvas descritas por círculos, elipses, parábolas, hipérboles e arcos.
- Não Lineares – Curvas Cúbicas: Formadas pela concatenação de trechos de curva que podem ser polinômios de terceiro grau.
- Textos: Atributos.
- Áreas: Regiões de formato arbitrário.
Curvas Paramétricas de 3ª Ordem
- Hermite: Gerada por 4 fatores: 2 pontos (P1, P2) e 2 vetores tangentes (T1, T2).
- Bézier: Gerada por 3, 4 até n+1 pontos de controle.
- Splines: Curva não concêntrica, desenhada suavemente através de uma série de pontos.
- B-Splines: Curvas que não passam obrigatoriamente pelos pontos de controle.
Superfícies e Modelagem
- Superfícies Poligonais: Compostas por vértices, arestas, faces e normais.
- Superfícies Curvas: Cônicas (esferas e cones) e Cúbicas (combinação de retalhos cúbicos).
- NURBS: Sistema que desenha objetos geométricos com precisão.
- NURMS: Sistema de modelagem de objetos de contornos suaves.
Inteligência Artificial e Deep Learning
A Inteligência Artificial foca no desenvolvimento de sistemas computacionais inteligentes com características associadas ao comportamento humano.
- Subáreas da IA: Machine Learning, Speech, Robotics, Vision e NLP.
- Aplicações do Deep Learning: Utilizado em Internet, Cloud, Medicina, Biologia, Segurança e Mídia.
- Futuro do Deep Learning: Image Recognition, Robots e Science.
Frameworks e Ferramentas
- Principais Frameworks: Caffe, Torch, Theano e Keras.
- Keras: Biblioteca em Python com estrutura amigável, baseada em frameworks como Theano e TensorFlow.
- Nvidia Digits: Framework para treinamento de DNNs em GPUs Nvidia com interface gráfica facilitada.
Conceitos Fundamentais
- Big Data: Conjuntos de dados cujo tamanho ou tipo excede a capacidade de bancos de dados relacionais tradicionais.
- Como funciona o Deep Learning: Realiza o treinamento de um modelo computacional para decifrar padrões e linguagem natural.
- Definição de Deep Learning: Subcategoria de aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para otimização de processos.