PSI5790: Aprendizado Profundo para Visão Computacional (2025)

Alunos(as) de PSI5790:
1) Se você quiser cursar este curso mas não está oficialmente matriculado, avise-me que colocarei o seu nome na lista de edisciplinas.
2) Há uma intersecção grande entre este curso e os cursos de graduação PSI3471 eu PSI3472. Quem cursou PSI3471/PSI3472 comigo na graduação, não estão proibidos de cursarem esta disciplina, mas estejam cientes que os conteúdos são muito semelhantes.

Outras informações estão em:
1) https://edisciplinas.usp.br/course/view.php?id=129409
2) ../apostila/index.html


Alunos(as) do primeiro período de 2025:

Este curso será presencial na sala GD-06 do prédio da engenharia elétrica.
O conteúdo das aulas está nas apostilas. A apostila pode ser alterada até o início da aula.
Avaliações:

A avaliação será baseada somente em exercícios, isto é, não haverá prova.

1) “Lições de casa”:

No horário final da aula ou após a aula, vocês deverão fazer uma ou duas “lições de casa”, normalmente exercícios computacionais. Os exercícios são individuais. Após resolverem as “lições de casa”, vocês devem gravar um vídeo de no máximo 60 segundos (por aula, isto é, se uma aula tem 2 exercícios, a explicação de cada exercício deve durar aproximadamente 30s), mostrando que fizeram os exercícios. Não podem enviar vídeo com mais de 60s - pode ter desconto na nota se enviar vídeo extenso. Através do vídeo, vocês devem me convencer de que fizeram os exercícios solicitados e que eles estão funcionando corretamente. Para isso, o vídeo deve mostrar as entradas/saídas do programa e o código. Se vocês não mostram entradas/saídas ou ficam explicando teorias, não consigo avaliar se o programa funciona. É necessário que o vídeo contenha áudio, pois é muito difícil entender um vídeo sem a explicação falada. O vídeo não pode ter sido acelerado para diminuir a duração, pois dificulta entender a fala.

Podem gravar a tela do computador usando celular ou usando algum programa de captura de tela (por exemplo Zoom, Google Meet ou OBS Studio). Em algum momento, deve aparecer no vídeo o seu rosto e algum documento seu (como a carteira USP, RG, CNH, etc). Podem enviar o vídeo em si (.mkv, .mp4, .avi, etc.) ou um link para o vídeo (youtube, google drive, etc). No segundo caso, devem assegurar que eu (hae.kim@usp.br) tenha acesso ao seu vídeo e que o link do vídeo continue funcionando corretamente até o cadastro final das notas no sistema Janus. Após a correção, não serão aceitas novas entregas. A entrega deve ser feita em edisciplinas.

A correção será feita em princípio baseado somente nesse vídeo. Quando eu ficar com alguma dúvida, poderei olhar também os códigos-fontes. Assim, entreguem também os códigos-fontes (.cpp ou .py ou .ipynb ou link para Google Colab) das lições. Devem fazer a entrega em edisciplinas até a segunda-feira seguinte à aula. Exercícios entregues com atraso terão desconto de 1 ponto por dia de atraso.

2) Além das lições de casa, haverá um exercício-programa para fazer. As instruções deste exercício programa estarão no seu enunciado.

3) Cálculo da média final:

MF = (ML + EP) / 2

onde MF é média final, ML é a média das lições de casa e EP é a nota do exercício-programa.

Nota A: 8<=MF<=10
Nota B: 6<=MF<8
Nota C: 4<=MF<6
Nota R: MF<4

4) Como qualquer curso de pós-graduação da USP, o aluno precisa ter pelo menos 75% de frequência para ser aprovado.
  

Apostilas
Software




Aulas planejadas (pode mudar ao longo do quadrimestre)
 		Linguagem
 		Entrega lição (sem desconto - com desconto)
11/03 aula 01
 		Introdução. Conceitos básicos de processamento de imagens. Componentes conexos, crescimento de semente, fila, pilha.
 C++/OpenCV
 		18/03 - 24/03
18/03 aula 02
 		Filtros e convolução. Casamento de modelo. C++/OpenCV 24/03 - 31/03
25/03 aula 03
 		Transformações geométricas. Introdução ao aprendizado de máquina. C++/OpenCV 31/03 - 07/04
01/04 aula 04 Projeto de filtros por aprendizado. Aprendizado clássico para classificar MNIST. C++/OpenCV 07/04 - 14/04
08/04 aula 05 Introdução ao aprendizado profundo. Tensorflow/Keras. Google Colab. Rede neural densa para classificar MNIST. Python/Keras 21/04 - 28/04
15/04
Semana Santa

22/04 aula 06
 		Rede neural convolucional "tipo LeNet". Modelos pré-treinados para ImageNet. Cifar10. Python/Keras 28/04 - 05/05
29/04 aula 07
 		Redes avançadas. Data augmentation.
 Python/Keras 05/05 - 12/05
06/05 aula 08
 		Transfer learning. Diferenciação automática. Python/Keras
 12/05 - 19/05
13/05 aula 09
 		Diferenciação automática. Segmentação semântica.
Python/Keras
 19/05 - 26/05
20/05 aula 10
 		Classificação de ECGs (doutorando Sam Jeong).
Detecção de objetos.
Class Activation Map e Grad-CAM.
 Python/Keras
 26/05 - 02/06
27/05 aula 11 One-shot learning, reconhecimento facial.
Generative Adversarial Network (GAN).
Introdução à processamento de linguagem natural.
Python/Keras 02/06 - 09/06
03/06 aula 12
???
 Não teremos aula.
 Python/Keras



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