قم بتحسين ممارساتك العملية باستخدام إستراتيجيات الرؤية بواسطة شبكة الحاسوب الأكثر ابتكارًا بفضل هذا التدريب 100% عبر الإنترنت"

أدى تجزئة الصور باستخدام التعلم العميق (Deep Learning) إلى تقدم كبير في مجالات مثل الروبوتات أو الطب أو الأمن. السبب الرئيسي هو أن هذه الأنظمة تسمح لك بأتمتة المهام المعقدة وتحليل كميات كبيرة من البيانات في فترة زمنية قصيرة. بالتالي، يكتسب الخبراء فهمًا أكبر بفضل الصور الدقيقة للأشياء موضع الاهتمام. مع ذلك، للاستمتاع بفوائدها المتعددة، فمن الضروري أن يكتسب المحترفون مهارات جديدة وأن يدمجوا أحدث التطورات في هذا المجال في إجراءاتهم المعتادة. 

لهذا السبب، تقوم TECH بتعيين شهادة الخبرة الجامعية تتعمق في تقنيات الرؤية بواسطة شبكة الحاسوب. تم تصميم المنهج الدراسي من قبل خبراء في هذا المجال، وسوف يتعمق في معالجة الصور ثلاثية الأبعاد، باستخدام البرامج الأكثر ابتكارًا لتصورات المواد. وبالمثل، سيركز المنهج على أساليب تجزئة الصور التي تطبق التعلم العميق (Deep Learning). علاوة على ذلك، سيقوم الطلاب بدراسة مشروع التجزئة الدلالية بالتفصيل لتطوير الأنظمة التي تتطلب فهمًا دقيقًا للصور الرقمية. تجدر الإشارة إلى أن المسار الأكاديمي سيتضمن تحليل حالات عملية حقيقية وتمارين تهدف إلى رفع مهارات الطلاب. 

فيما يتعلق بمنهجية البرنامج فهو يتم تدريسه 100% عبر الإنترنت. بهذا المعنى، فإن الشيء الوحيد الذي سيحتاجه الطلاب هو جهاز إلكتروني مزود بإمكانية الوصول إلى الإنترنت للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي والاستمتاع بالمحتوى التعليمي الأكثر ديناميكية. بالإضافة إلى ذلك، تستخدم TECH نظامًا تعليميًا مدمرًا: إعادة التعلم (Relearning). يتكون هذا من تكرار المحتويات الأساسية بطريقة طبيعية، حتى يتمكن الطلاب من التعلم التدريجي. إنها بلا شك فرصة ممتازة للمحترفين لإكمال التحديث الكامل من خلال شهادة جامعية تتكيف مع الاحتياجات الحقيقية للخبراء. 

سيكون لديك سيطرة كاملة على الشبكات التوليدية التنافسية وستقوم بإنشاء محتوى وسائط متعددة عالي الجودة"

تحتويشهادة الخبرة الجامعية في التقنيات المتقدمة للرؤية بواسطة شبكة الحاسوب على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في علوم 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

ستتمكن من الوصول إلى قواعد البيانات الأكثر فعالية لحل مشكلات التجزئة العامة وتقييم الخوارزميات بشكل فعال"

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. 
 

ستكون مؤهلاً بدرجة عالية للتعامل مع أدوات التجزئة المختلفة باستخدام أطر عمل مختلفة.

سيساعدك نظام إعادة التعلم Relearning على التقدم بطريقة أكثر مرونة من خلال تجزئة الصور باستخدام التعلم العميق.

من خلال 450 ساعة من التعلم، سينقل شهادة الخبرة الجامعية هذه للخريجين الإجراءات الأكثر ابتكارًا في رؤية الكمبيوتر. بهذه الطريقة، سوف يقومون بإثراء ممارساتهم المهنية باستخدام الأدوات الأكثر تقدمًا لمعالجة الصور ثلاثية الأبعاد. بالإضافة إلى ذلك، سيتميزون بامتلاك معرفة متعمقة فيما يتعلق بكيفية عمل التعلم العميق (Deep Learning). سيسمح لهم ذلك بتحليل كميات كبيرة من البيانات وتنفيذ المهام المعقدة تلقائيًا. سوف يكتسبون أيضًا مهارات عملية متقدمة، مما سيسمح لهم بالتعامل بشكل صحيح مع برنامج تصور اللقطات الرئيسي. 

سيسمح لك هذا البرنامج بالتعلم من خلال أنظمة التعلم الافتراضية، حتى تتمكن من تنفيذ عملك مع ضمانات كاملة للنجاح"

الأهداف العامة

تحليل الشبكات العصبية للتجزئة الدلالية ومقاييسها
التعرف على البنى الأكثر شيوعاً
تحديد حالات الاستخدام
تطبيق دالة التكلفة الصحيحة للتدريب
تحليل مصادر البيانات (datasets) العامة 
تصفح أدوات وضع العلامات المختلفة
تطوير المراحل الرئيسية للمشروع على أساس التجزئة
تحديد كيفية تكوين الصورة ثلاثية الأبعاد وخصائصها
تقديم مكتبة open3D
تحليل مزايا وصعوبات العمل بتقنية ثلاثية الأبعاد بدلاً من ثنائية الأبعاد
إنشاء طرق لمعالجة الصور ثلاثية الأبعاد

الأهداف المحددة

الوحدة 1. معالجة الصور ثلاثية الأبعاد

فحص صورة ثلاثية الأبعاد
تحليل البرامج المستخدمة لمعالجة البيانات ثلاثية الأبعاد
تطوير Open3D
تحديد البيانات ذات الصلة من صورة ثلاثية الأبعاد
إظهار أدوات التصور
ضبط المرشحات لإزالة الضوضاء
اقتراح أدوات الحساب الهندسي
تحليل منهجيات الكشف عن الكائنات
تقييم التثليث وأساليب إعادة بناء المشهد

الوحدة 2. تجزئة الصور مع deep learning (التعلم العميق)

تحليل كيفية عمل شبكات التجزئة الدلالية
تقييم الطرق التقليدية
فحص مقاييس التقييم والبنى المختلفة
فحص مجالات الفيديو والسحب النقطية
تطبيق المفاهيم النظرية من خلال أمثلة مختلفة

الوحدة 3. تجزئة الصور المتقدمة وتقنيات الرؤية الاصطناعية المتقدمة

توليد المعرفة المتخصصة حول إدارة الأدوات
دراسة التجزئة الدلالية في الطب
التعرف على هيكل مشروع التجزئة
تحليل أجهزة الترميز التلقائي
تطوير الشبكات التوليدية العدائية

تجربة تعليمية ستجعلك متخصصًا في الرؤية بواسطة شبكة الحاسوب. وفقط خلال 450 ساعة!"