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.

ستمنح شهادة الخبرة الجامعية هذه الطلاب منهجًا شاملاً لتقنيات الرؤية بواسطة شبكة الحاسوب. من خلال 3 وحدات متخصصة، سوف يتعمق الطلاب في استخدام برامج معالجة الصور ثلاثية الأبعاد الأكثر فعالية. تمشيا مع هذا، سوف تتعمق خطة الدراسة في مختلف تقنيات التجزئة الدلالية التي تطبق التعلم العميق (Deep Learning). سيسمح ذلك للخريجين بالحصول على فهم مفصل ودقيق لمحتويات الصورة. بالإضافة إلى ذلك، سيقدم المنهج الدراسي مجموعة واسعة من المكتبات لمعالجة البيانات ثلاثية الأبعاد، مما سيسهل معالجة البيانات ومعالجتها. 

هل تتطلع إلى زيادة ثقتك في اتخاذ القرار؟ يمكنك تحقيق ذلك من خلال تحديث معرفتك من خلال هذه الشهادة الجامعية الثورية"

الوحدة 1 معالجة الصور ثلاثية الأبعاد

1.1    الصورة ثلاثية الأبعاد

1.1.1    الصورة ثلاثية الأبعاد
2.1.1    برامج معالجة الصور وتصورها ثلاثية الأبعاد
3.1.1    برامج علم القياس

2.1    Open 3D

1.2.1    مكتبة لمعالجة البيانات ثلاثية الأبعاد
2.2.1    الخصائص
3.2.1    التثبيت والاستخدام

3.1    البيانات

1.3.1    خرائط العمق في صورة ثنائية الأبعاد
2.3.1    Pointclouds
3.3.1    العادية
4.3.1    السطحية

4.1    المشاهدة

1.4.1    المشاهدة المعلومات
4.2.1    التحكم
4.3.1    مشاهدة الويب

5.1    المرشحات

1.5.1    المسافة بين النقاط، وإزالة outliers
2.5.1    مرشح عالي الدقة
3.5.1    Downsampling

6.1    الهندسة واستخراج الميزات

1.6.1    استخراج ملف شخصي
2.6.1    قياس العمق
3.6.1    الحجم
4.6.1    أشكال هندسية ثلاثية الأبعاد
5.6.1    المخططات
6.6.1    إسقاط نقطة واحدة
7.6.1    مسافات المنحدر
8.6.1    Kd Tree
9.6.1    ميزات ثلاثية الأبعاد

7.1    التسجيل و Meshing

1.7.1    التسلسل
2.7.1    ICP
3.7.1    Ransac 3D

8.1    التعرف على الكائنات ثلاثية الأبعاد

1.8.1    البحث عن عنصر في المشهد ثلاثي الأبعاد
2.8.1    التجزئة
3.8.1    Bin picking

9.1    تحليل الأسطح

1.9.1    Smoothing
9.2.1    أسطح قابلة للتعديل
9.3.1    Octree

10.1    التثليث

1.10.1    من Mesh إلى Point Cloud
2.10.1    تثليث خريطة العمق
3.10.1    تثليث Point Clouds غير المرتبة

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

1.2    كشف الأجسام وتجزئتها

1.1.2    التجزئة الدلالية

1.1.1.2 حالات استخدام التجزئة الدلالية

2.1.2    التجزئة الموثقة

1.2.1.2 حالات استخدام التجزئة الموثقة

2.2.    مقاييس التقييم

1.2.2    التشابه مع الأساليب الأخرى
2.2.2    Pixel Accuracy
3.2.2    Dice Coefficient (F1 Score)

3.2.    وظائف التكلفة

1.3.2    Dice Loss
2.3.2    Focal Loss
3.3.2    Tversky Loss
4.3.2    وظائف أخرى

4.2.    طرق التجزئة التقليدية

1.4.2    تطبيق المستوى مع Otsu و Riddlen
2.4.2    خرائط التنظيم الذاتي
3.4.2    GMM-EM algorithm

5.2.    تطبيق التجزئة الدلالية Deep Learning: FCN

1.5.2    FCN
2.5.2    البنيات
3.5.2    تطبيقات FCN

6.2.    تطبيق التجزئة الدلالية Deep Learning: U-NET

1.6.2    U-NET
2.6.2    البنيات
3.6.2    تطبيق U-NET

7.2.    تطبيق التجزئة الدلالية Deep Learning: Deep Lab

1.7.2    Deep Lab
2.7.2    البنيات
3.7.2    تطبيق Deep Lab

8.2.    التجزئة الموثقة باستخدام Deep Learning: Mask RCNN

1.8.2    Mask RCNN
2.8.2    البنيات
3.8.2    تطبيق Mask RCNN

9.2.    التجزئة في مقاطع الفيديو

1.9.2    STFCN
2.9.2    Semantic Video CNNs
3.9.2    Clockwork Convnets
4.9.2    Low-Latency

10.2.    تجزئة في السحب النقطية

1.10.2    الرسم التخطيطي المبعثر
2.10.2    PointNet
3.10.2    A-CNN

الوحدة 3. تجزئة الصور المتقدمة وتقنيات الرؤية الاصطناعية المتقدمة

1.3    قاعدة بيانات لمشاكل التجزئة العامة

1.1.3    Pascal Context
2.1.3    CelebAMask-HQ
3.1.3    Cityscapes Dataset
4.1.3    CCP Dataset

3.2.    التجزئة الدلالية في الطب

1.2.3    التجزئة الدلالية في الطب
2.2.3    Datasets للمشاكل الطبية
3.2.3    تطبيقات عملية

3.3.    أدوات التعليق

1.3.3    Computer Vision Annotation Tool
2.3.3    LabelMe
3.3.3    أدوات أخرى

4.3.    أدوات التقسيم باستخدام Frameworks

1.4.3    Keras
2.4.3    Tensorflow v2
3.4.3    Pytorch
4.4.3    آخرون

5.3.    مشروع التجزئة الدلالية. البيانات، المرحلة 1

1.5.3    تحليل المشكلة
2.5.3    مصدر إدخال البيانات
3.5.3    تحليل البيانات
4.5.3    إعداد البيانات

6.3.    مشروع التجزئة الدلالية. التدريب، المرحلة 2

1.6.3    اختيار الخوارزمية
2.6.3    التمرين
3.6.3    التقييم

7.3.    مشروع التجزئة الدلالية. النتائج، المرحلة 3

1.7.3    ضبط دقيق
2.7.3    عرض الحل
3.7.3    الاستنتاجات

8.3.    أجهزة الترميز التلقائي

1.8.3    أجهزة الترميز التلقائي
2.8.3    بنية التشفير التلقائي
3.8.3    تقليل الضوضاء لأجهزة الترميز التلقائي
4.8.3    التشفير التلقائي للتلوين التلقائي

9.3.     الشبكات التوليدية التنافسية (GAN)

1.9.3     الشبكات التوليدية التنافسية (GAN)
2.9.3    بنية DCGAN
3.9.3    بنية GAN المشروطة

10.3.     الشبكات التوليدية التنافسية المحسنة

1.10.3    نظرة عامة على المشكلة
2.10.3    WGAN
3.10.3    LSGAN
4.10.3    ACGAN

ستتمكن من الوصول إلى مجموعة من مواد الوسائط المتعددة بتنسيقات سمعية وبصرية متعددة من شأنها تعزيز تعلمك بالديناميكية"