اجمع بين مسؤولياتك الشخصية والعملية وبين دراستك بفضل هذه المحاضرة الجامعية. مرن 100% وعبر الإنترنت“

أصبحت تقنية الرؤية الحاسوبية العميقة Deep Computer Vision باستخدام الشبكات العصبونية التلافيفية من أكثر التقنيات استخدامًا في الهندسة الحديثة، وذلك بفضل قدرتها على معالجة الصور ومقاطع الفيديو بكفاءة ودقة عالية. بهذا المعنى، فإن الشبكات العصبونية التلافيفية قادرة على استخراج ميزات معقدة من الصور وتعلم الأنماط فيها، مما يجعلها أداة أساسية للتعرف على الأشياء، والكشف عن الأجسام في الوقت الحقيقي وتتبع الأجسام المتحركة في مجموعة واسعة من المجالات، من الطب إلى الأمن والأتمتة الصناعية.

لتلبية الطلب المتزايد على المهنيين المدربين تدريباً عالياً في هذا المجال، صممت TECH برنامجاً يقدم للطلاب تعليماً شاملاً في أحدث التقنيات والأدوات في معالجة الصور والفيديو باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية، بما في ذلك Tensorflow و Keras.

أنشأت TECH برنامجاً كاملاً يعتمد على منهجية إعادة التعلم Relearning الفريدة من نوعها لتعزيز تعلم الطلاب. تم تصميم عملية التدريس هذه بحيث يدمج الخريج المفاهيم الأساسية بطريقة طبيعية وتدريجية من خلال التكرار. بهذه الطريقة، سيكتسب الطالب المهارات اللازمة بالسرعة التي تناسبه.

بالإضافة إلى ذلك، فقد تم تصميم الشهادة بشكل كامل عبر الإنترنت بحيث يمكن للمتخصص التركيز حصرياً على تعلمه دون الحاجة إلى السفر أو الالتزام بجدول زمني محدد. علاوة على ذلك، سيتمكن الخريجون من الوصول إلى المحتوى النظري والعملي في أي وقت ومن أي مكان، طالما كان لديهم جهاز متصل بالإنترنت.

ادخل إلى صناعة مزدهرة ذات إمكانات كبيرة وتفوق في مجموعة كبيرة من التطبيقات، مثل الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية والروبوتات والتعرف على الكلام.

هذه المحاضرة الجامعية في الرؤية الحاسوبية العميقة (Deep Computer Vision) مع الشبكات العصبونية التلافيفية تحتوي على البرنامج التعليمى الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في Deep Learning
يوفر المحتوى البياني والتخطيطي والعملي البارز للكتاب معلومات دقيقة وعملية عن تلك التخصصات الضرورية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات للمناقشة حول مواضيع مثيرة للجدل و العمل على التفكير المتفرد
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

مع منهجية إعادة التعلم ستكتسب المعرفة بطريقة تدريجية وبمرونة تامة. برنامج يناسبك“

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين يجلبون إلى هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.

سيتيح 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 التعلّم القائم على حل المشاكل،والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسةالمهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسي. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

تعلّم كيفية التصنيف والتوطين في مجال الرؤية الحاسوبية العميقة وتطوير بنيات فعّالة لشبكة CNN باستخدام Keras بفضل هذا التأهيل الحصري"

ستتمكن من الوصول إلى أحدث المعارف في مجال الرؤية الحاسوبية العميقة وستتعمق في هذا الفرع المهم من الذكاء الاصطناعي بمنهجية فعالة وبصيغة 100% عبر الإنترنت"

تم تصميم المناهج الدراسية هذا البرنامج من قبل فريق من ذوي الخبرة في مجال الهندسة وتحديداً في الرؤية الحاسوبية العميقة (Deep Computer Vision). بفضل ذلك،، قامت TECH بإنشاء برنامج شامل ومكثف يجمع المعلومات اللازمة للخريج ليكون قادرًا على إتقان هذا التخصص في 6 أسابيع فقط من التدريب. بالإضافة إلى منهجهم الشامل للغاية، فقد قاموا باختيار ساعات من المواد الإضافية التي يمكن للخريج العمل بها بطريقة مخصصة وفقاً لمستوى طلبه. كل ذلك مقدم بتنسيق مريح ومرن 100% عبر الإنترنت متوافق مع أي جهاز متصل بالإنترنت.

سجل الآن واحصل على منهج دراسي صممه لك خبراء ومحتوى عالي الجودة لتتمكن من تحقيق تعلم ناجح“

الوحدة 1 Deep Computer Vision بشبكات عصبونية تلافيفية

1.1 هيكلية Visual Cortex

1.1.1 وظائف القشرة البصرية
2.1.1 نظريات الرؤية الحسابية
3.1.1 نماذج معالجة الصور

2.1 طبقات تلافيفية

1.2.1 إعادة استخدام الأوزان في الالتفاف
2.2.1 الطي 2D
3.2.1 وظائف التنشيط

3.1 طبقات التجميع وتنفيذ طبقات التجميع مع Keras

1.3.1 Poolingو Striding
2.3.1 Flattening
3.3.1 أنواع Pooling

4.1 بناء CNN

1.4.1 بناء VGG
2.4.1 بناء AlexNet
3.4.1 بناء ResNet

5.1 تنفيذ CNN ResNet-34 باستخدام Keras

1.5.1 استهلال الأوزان
2.5.1 تعريف طبقة المدخلات
3.5.1 تعريف الناتج

6.1 استخدام نماذج Keras المدربة مسبقا

1.6.1 خصائص النماذج السابقة التدريب
2.6.1 استخدامات النماذج المدربة مسبقا
3.6.1 مزايا النماذج المدربة مسبقا

7.1 نماذج ما قبل التدريب للتعلم في مجال النقل

1.7.1 التعلم عن طريق النقل
2.7.1 عملية التعلم عن طريق النقل
3.7.1 فوائد التعلم التحويلي

8.1 تصنيف الرؤية العميقة للحاسوب وتوطينها Deep Computer Vision

1.8.1 تصنيف الصورة
2.8.1 موقع الأشياء في الصور
3.8.1 كشف الأشياء

9.1 كشف الأشياء وتتبعها

1.9.1 طرائق الكشف عن الأشياء
2.9.1 خوارزميات لتتبع الأشياء
3.9.1 تقنيات التتبع والتعقب

10.1 التجزئة الدلالية

1.10.1 التعلم العميق للتجزئة الدلالية
2.10.1 كشف الحواف
3.10.1 طرائق التجزئة القائمة على القواعد

منهج أكاديمي أنشأه خبراء بهدف تزويدك بمعرفة قوية في مجال الرؤية الحاسوبية العميقة باستخدام الشبكات العصبونية التلافيفية“