Vou desenvolver soluções de visão computacional e aprendizado profundo em pytorch
Soluções de IA que realmente funcionam
Sobre este Serviço
Precisa de uma visão computacional ou aprendizado profundo que realmente funcione? Você está no lugar certo.
Sou Amar, um engenheiro de IA com experiência comprovada na construção de sistemas de visão computacional, aprendizado profundo e IA de nível de produção usando Python e PyTorch. Ajudo empresas, startups e pesquisadores a desenvolver modelos de visão computacional precisos e escaláveis, desde detecção de objetos e segmentação de imagens até pipelines completos de visão de ponta a ponta e sistemas de processamento de vídeo.
O que Posso Fazer
- Detecção e rastreamento de objetos
- Classificação de imagens
- Segmentação de imagens
- OCR e IA para documentos
- Reconhecimento facial
- Estimativa de pose
- Pipelines de processamento de vídeo
- Sistemas de visão de ponta a ponta
Serviços de Visão Computacional e IA
- YOLO, Faster R-CNN
- ResNet, EfficientNet, ViT
- U-Net, SAM
- GANs, super-resolução
- Modelos de estimativa de profundidade
- Treinamento de CNN personalizado
Tecnologias
- Visão computacional, aprendizado profundo
- IA PyTorch, OpenCV, YOLO, CNN
- TensorFlow, Transformers
- CUDA, Docker, RunPod
Por Que Me Escolher
Soluções prontas para produção
Código limpo e escalável
Orientação técnica
Envie seu conjunto de dados ou ideia que eu rapidamente sugerirei a melhor solução para seu problema.
Tecnologia:
Python
•
R
Meu portfólio
Outros serviços de Engenharia de Dados que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso de um conjunto de dados?
Para treinamento personalizado, sim. Para tarefas de visão computacional pré-treinadas, nem sempre.
O que vou receber?
Código limpo, visualizações e script de treinamento, inferência.
Você ajuda com projetos acadêmicos?
Sim, incluindo cursos de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, ciência de dados e IA.
Você pode implantar o modelo?
Sim, posso entregar código ou APIs prontos para implantação (Padrão/Premium)

