Professores e Pesquisadores que buscam inovar no diagnóstico assistido e liderar projetos com IA em saúde. Estudantes de Engenharia, Computação e Biomedicina que querem aplicar Deep Learning e se destacar no mercado da saúde. Profissionais de Saúde e Tecnologia que desejam otimizar diagnósticos com visão computacional e IA avançada. Acadêmicos da Área Médica e Tecnológica que visam aprofundar-se em IA aplicada a imagens médicas e pesquisa clínica.
Eventos
VISÃO COMPUTACIONAL PARA MEDICINA
06/11 2025
14:00 - 15:30
Ao vivo, via Zoom
Público alvo
Imagine transformar dados complexos de imagens médicas em diagnósticos precisos com a ajuda da inteligência artificial.
E se você pudesse dominar ferramentas que unem visão computacional e Deep Learning para criar soluções inovadoras na saúde? Como isso impactaria suas pesquisas, aulas ou projetos profissionais?
Neste webinar, você vai descobrir como o MATLAB pode ser usado para desenvolver modelos de visão computacional aplicados ao diagnóstico médico, desde os fundamentos matemáticos até aplicações práticas com imagens reais. Aprenda com especialistas a treinar, validar e testar redes neurais profundas, explorando recursos exclusivos que elevam a qualidade e a precisão dos resultados.
Garanta sua vaga agora e e tenha acesso a insights técnicos valiosos, exemplos reais e oportunidades únicas de networking que podem acelerar sua carreira e abrir portas na área de tecnologia para saúde.
Principais conteúdos
1. Fundamentos Matemáticos da Visão Computacional e Redes Neurais - Domine conceitos essenciais que sustentam algoritmos inteligentes e aplique-os na criação de soluções médicas precisas.
2. Aplicações em Engenharia Biomédica com Imagens Médicas - Aprenda a processar e analisar imagens médicas para apoiar diagnósticos e pesquisas na área da saúde.
3. Solvers e Ferramentas MATLAB para Treinamento e Validação - Descubra recursos do MATLAB que aceleram o desenvolvimento e garantem a eficácia de modelos preditivos.
4. Deep Learning Aplicado ao Diagnóstico Assistido por Imagem - Implemente redes neurais profundas capazes de detectar padrões complexos e apoiar decisões clínicas com confiança.