سوف تتقن نقل التعلم وتحسين أداء النماذج في المهام الجديدة، وذلك بفضل هذا البرنامج القائم على نظام إعادة التعلم"

يتوسع مجال تصنيف الصور في الرؤية الاصطناعية باستمرار، لأنه من الشائع ظهور تقنيات أو أدوات تكنولوجية جديدة تهدف إلى تحسين عملياتها. نظرًا لهذا الوضع، يحتاج المتخصصون أكثر من أي وقت مضى إلى البقاء في طليعة التطورات التي تحدث في هذا المجال. كما أنهم يحتاجون إلى اكتساب مهارات متقدمة تسمح لهم بدمجها بشكل مناسب في ممارساتهم اليومية. بهذه الطريقة فقط سيكونون قادرين على تقديم حلول مبتكرة لعملائهم وشركاتهم تلبي احتياجاتهم.

لهذا السبب، تنفذ TECH محاضرة جامعية في الشبكات التلافيفية وتصنيف الصور في الرؤية الاصطناعية والتي ستتناول أحدث التطورات في هذا التخصص. سوف تتناول الشهادة الجامعية الاعتبارات العملية لتدريب الشبكات العصبية التلافيفية، مع مراعاة عوامل مثل اختيار المحسن. بالمثل، سيقوم المنهج الدراسي بتحليل الممارسات الرئيسية للتعلم العميق (Deep Learning) بشكل شامل حتى يتمكن الطلاب من تحسين أداء النماذج من خلال السماح بضبط طبقاتها بشكل دقيق. ستؤكد خطة الدراسة أيضًا على أهمية اختبار مسار التدريب، لأنه يعمل على تحديد حالات الفشل والتحقق من إمكانية تكرار النتائج. 

تجدر الإشارة إلى أنه، نظرًا لأن التدريب 100% عبر الإنترنت، سيتمتع الطلاب بسهولة القدرة على تلقيه بشكل مريح أينما ومتى يريدون. بهذا المعنى، فإن الشيء الوحيد الذي ستحتاج إليه هو جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي (باستخدام هاتفك المحمول أو الكمبيوتر Tablet). بهذه الطريقة، سيستمتع الطلاب بتجربة تعليمية مليئة بالمحتوى الديناميكي، مثل الملخصات التفاعلية أو دراسات الحالة. إنها بلا شك طريقة تتماشى مع الوقت الحالي، مع كل الضمانات للخريجين للاستفادة من الفرص التي يوفرها القطاع التكنولوجي الذي يزداد الطلب عليه. كل هذا بتوجيه من فريق تعليمي مكون من خبراء في الرؤية الاصطناعية، والذين سيحلون جميع الشكوك التي قد تنشأ أثناء دراستك.

تدريب مصمم لمساعدتك على مواجهة التحديات الحالية والمستقبلية في مجال الرؤية الاصطناعية"

تحتوي المحاضرة الجامعية في الشبكات التلافيفية وتصنيف الصور في الرؤية الاصطناعية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في التعلم العميق (deep learning) وعلوم الكمبيوتر والرؤية الاصطناعية
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

إن الأهمية المتزايدة للرؤية الحاسوبية تجعل من هذه المحاضرة الجامعية رهانًا آمنًا يسمح لك برفع آفاقك المهنية"

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسهمحترفين في مجال الطاقات المتجددة يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم, بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة. 

وسيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين. 

مؤهل جامعي يتضمن حالات عملية في تصنيف الصور، والتي ستغمرك في واقع مهنة مليئة بالفرص"

خطة دراسية مصممة خصيصًا لك ومصممة وفقًا للمنهجية التربوية الأكثر فعالية: إعادة التعلم"

من خلال هذه المحاضرة الجامعية، التي تتكون من 150 ساعة تدريس، سيقوم الخريجون بتحديث معرفتهم بشكل فعال حول الشبكات التلافيفية وتصنيف الصور في الرؤية الاصطناعية. بالمثل، سوف يقومون بدمج التطورات التي ظهرت في هذا المجال التكنولوجي في إجراءاتهم اليومية. بهذه الطريقة، سيتعاملون بمهارة مع الأدوات التكنولوجية المتطورة التي تهدف إلى التدريب على الشبكات العصبية التلافيفية وتقييم البيانات الإحصائية. بالإضافة إلى ذلك، سيكون المحترفون على استعداد تام لتقديم حلول مبتكرة ومبتكرة للتميز في الصناعة الرقمية.

سوف تتقن التدريب النموذجي لزيادة ظهور وظيفتك في سوق تتوسع باستمرار"

الأهداف المحددة

 تطوير الشبكات العصبية التلافيفية
 تحليل المقاييس والأدوات الموجودة
 فحص خط أنابيب شبكة تصنيف الصور
 اقتراح طرق الاستدلال

الأهداف المحددة

توليد المعرفة المتخصصة حول الشبكات العصبية التلافيفية
إنشاء مقاييس التقييم
تحليل أداء CNN لتصنيف الصور
تقييم زيادة البيانات (Data Augmentation) 
اقتراح تقنيات لتجنب الإفراط في التجهيز (Overfitting) 
فحص البنى المختلفة وتجميع طرق الاستدلال

التقدم المهني الذي تبحث عنه أصبح الآن في متناول يدك. لا تدعه يمر"