كن خبيرًا في الرؤية الحاسوبيةالروبوتات والرؤية الحاسوبية خلال 24 شهرًا مع الماجستير المتقدم ل TECH. سجل الآن"

يؤدي ظهور الذكاء الاصطناعي والروبوتات إلى تغيير المشهد التكنولوجي والاقتصادي والاجتماعي على مستوى العالم. وفي هذا السياق، يعد التخصص في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية أمرًا بالغ الأهمية للبقاء على اطلاع دائم في بيئة تتسم بالتقدم السريع والتغيرات المدمرة. يتطلب التفاعل المتزايد بين البشر والآلات، والحاجة إلى معالجة المعلومات المرئية بكفاءة، متخصصين مدربين تدريباً عالياً لقيادة الابتكار والمعالجة التحديات. 

سيناريو مناسب لمحترفي الهندسة الذين يرغبون في التقدم في قطاع مزدهر. لهذا السبب، صممت TECH هذا الماجستير المتقدم في الرؤية الحاسوبيةالروبوتات والرؤية الحاسوبية، والذي يوفر تدريبًا شاملاً في هذه التخصصات الناشئة، ويغطي موضوعات مثل الواقع المعزز والذكاء الاصطناعي ومعالجة المعلومات المرئية في الآلات، من بين أمور أخرى. 

برنامج يقدم منهجًا نظريًا وعمليًا يسمح للخريجين بتطبيق معارفهم في بيئات حقيقية. كل هذا في شهادة جامعية 100٪ عبر الإنترنت، والتي تسمح للطلاب بتكييف تعلمهم مع مسؤولياتهم الشخصية والمهنية. وبالتالي، سيتمكنون من الوصول إلى مواد تعليمية عالية الجودة، مثل مقاطع الفيديو والقراءات الأساسية والموارد التفصيلية، مما يوفر لهم رؤية عالمية للروبوتات والرؤية الحاسوبية.

وبالمثل، وبفضل أسلوب إعادة التعلم، القائم على التكرار المستمر للمحتوى الأكثر تميزًا، سيرى الطالب انخفاض ساعات الدراسة وسيتمكن بسهولة أكبر من دمج المفاهيم الأكثر تميزًا. 

درجة فريدة من نوعها في البانوراما الأكاديمية التي تتميز أيضًا بفريق العمل المتميز من المتخصصين في هذا المجال. تتجلى معرفته وخبرته الممتازة في هذا القطاع في المنهج الدراسي المتقدم الذي تقدمه شركة TECH فقط. 

كن رائدا في مجال الابتكار ومواجهة التحديات الأخلاقية وتحديات السلامة من خلال إيجاد حلول مبتكرة وفعالة في قطاعات الصناعة المختلفة " 

تحتوي درجة ماجستير متقدم في الرؤية الحاسوبيةالروبوتات والرؤية الحاسوبية على البرنامج التعليمي الأكثر ميكانيكي اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها الخبراء في تكنولوجيا المعلومات 
تجمع المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي صممت بها معلومات علمية وعملية حول التخصصات الضرورية للممارسة المهنية 
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها بشكل خاص على المنهجيات المبتكرة في تطوير الرؤية الحاسوبيةالروبوتات والرؤية الحاسوبية 
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 

اغتنم الفرصة للدراسة في برنامج 100% عبر الإنترنت، يكيف وقت دراستك مع ظروفك الشخصية والمهنية "

يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الروبوتات الأنظمة الإلكترونية يصبون في هذا البرنامج خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الجمعيات المرجعية والجامعات المرموقة.

بفضل محتوى البرنامج من الوسائط المتعددة المُعد بأحدث التقنيات التعليمية، سوف يسمحون للمهني بتعلم سياقي، أي بيئة محاكاة ستوفر دراسة غامرة مبرمجة للتدريب في مواقف حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على الطالب من خلاله محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي تنشأ على مدار العام الدراسي. للقيام بذلك، المحترف سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

حلل، من خلال أفضل المواد التعليمية، كيفية إجراء الضبط وتحديد المعلمات لخوارزميات SLAM"

تعمق أكثر متى وأينما تريد في التقدم المحرز في Deep learning"

وبفضل هذه الدرجة، سيكتسب المهندس المحترف المعرفة اللازمة لمواجهة التحديات في مجال الرؤية الحاسوبيةالروبوتات والرؤية الحاسوبية، مما سيسمح له بالتميز في سوق العمل المتطور باستمرار وتقديم حلول عملية وفعالة في مجال عمله ولتحقيق ذلك، توفر TECH الأدوات التربوية الأكثر ابتكارًا وأعضاء هيئة التدريس المتخصصين الذين سيجيبون على أي أسئلة قد تكون لدى الطلاب حول محتوى هذا البرنامج.

ستمنحك دراسات الحالة الخاصة بهذه الدرجة الجامعية منهجًا عمليًا بارزًا لتصميم ونمذجة الروبوتات"

الأهدافالعامة

تطوير الأسس الرياضية للنمذجة الحركية والديناميكية للروبوتات 
تعميق استخدام تقنيات محددة لإنشاء بنيات للروبوتات ونمذجة الروبوتات ومحاكاتها 
توليد المعرفة المتخصصة حول الذكاء الاصطناعي 
تطوير التقنيات والأجهزة الأكثر استخداماً في مجال الأتمتة الصناعية 
تحديد حدود التقنيات الحالية لتحديد الاختناقات في تطبيقات الروبوتات 
الحصول على رؤية عالمية للأجهزة والأجهزة المستخدمة في العالم للرؤية الاصطناعية 
تحليل المجالات المختلفة التي يتم فيها تطبيق الرؤية 
تحديد عند أي نقطة وصل التقدم التكنولوجي في الرؤية 
تقييم ما يجري بحثه وما تحمله السنوات القادمة 
إنشاء أساس متين في فهم خوارزميات وتقنيات معالجة الصور الرقمية 
تقييم تقنيات الرؤية الحاسوبية الأساسية 
تحليل تقنيات معالجة الصور المتقدمة 
تقديم المكتبة المفتوحة ثلاثية الأبعاد 
تحليل مزايا وصعوبات العمل بتقنية ثلاثية الأبعاد بدلاً من ثنائية الأبعاد 
التعريف بالشبكات العصبية ودراسة كيفية عملها 
تحليل المقاييس للتدريب الصحيح 
تحليل المقاييس والأدوات الموجودة 
فحص خط أنابيب شبكة تصنيف الصور 
تحليل الشبكات العصبية للتجزئة الدلالية ومقاييسها 

الأهداف المحددة

الوحدة 1. علم الروبوتات. تصميم الروبوت والنمذجة 

التعمق في استخدام تقنية محاكاة Gazebo 
إتقان استخدام لغة نمذجة الروبوت URDF 
تطوير المعرفة المتخصصة في استخدام تقنية Robot Operating System 
نموذج ومحاكاة الروبوتات المناورة، والروبوتات البرية المتنقلة، والروبوتات المتنقلة الجوية، ونموذج ومحاكاة الروبوتات المتنقلة المائية 

الوحدة 2. عملاء أذكياء. تطبيق الذكاء الاصطناعي على الروبوتات وبرنامج Softbots 

تحليل الإلهام البيولوجي للذكاء الاصطناعي والوكلاء الأذكياء 
تقييم الحاجة إلى خوارزميات ذكية في مجتمع اليوم 
تحديد تطبيقات تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة على الوكلاء الأذكياء 
إظهار العلاقة القوية بين الروبوتات والذكاء الاصطناعي 
تحديد الاحتياجات والتحديات التي تقدمها الروبوتات والتي يمكن حلها باستخدام الخوارزميات الذكية 
تطوير تطبيقات ملموسة لخوارزميات الذكاء الاصطناعي 
التعرف على خوارزميات الذكاء الاصطناعي الموجودة في مجتمع اليوم وتأثيرها على الحياة اليومية 

الوحدة 3. Deep Learning (التعلم العميق) 

تحليل العائلات التي تشكل عالم الذكاء الاصطناعي 
تجميع Frameworks de Deep Learning (أطر التعلم العميق) الرئيسية 
تعريف الشبكات العصبية 
عرض طرق تعلم الشبكات العصبية 
وظائف التكلفة المثبتة 
ضبط أهم وظائف التشغيل 
دراسة تقنيات التنظيم والتطبيع 
تطوير أساليب التحسين 
إدخال أساليب التهيئة 

الوحدة 4. الروبوتات في أتمتة العمليات الصناعية 

تحليل استخدام وتطبيقات وقيود شبكات الاتصالات الصناعية 
وضع معايير سلامة الماكينة للتصميم الصحيح 
تطوير تقنيات البرمجة النظيفة والفعالة في PLCs 
اقتراح طرق جديدة لتنظيم العمليات باستخدام أجهزة الحالة 
إظهار تنفيذ نماذج التحكم في تطبيقات PLC الحقيقية 
اعتمد تصميم المنشآت الهوائية والهيدروليكية على الأتمتة 
التعرف على المجسات والمحركات الرئيسية في مجال الروبوتات والأتمتة 

الوحدة 5. أنظمة التحكم الآلي في الروبوتات

توليد المعرفة المتخصصة لتصميم وحدات التحكم غير الخطية 
تحليل ودراسة مشاكل الرقابة 
نماذج التحكم الرئيسية 
تصميم وحدات التحكم غير الخطية للأنظمة الروبوتية 
تنفيذ وحدات التحكم وتقييمها في جهاز محاكاة 
تحديد بنيات التحكم المختلفة الموجودة 
دراسة أساسيات التحكم في الرؤية 
تطوير تقنيات التحكم الأكثر تقدمًا مثل التحكم التنبؤي أو التحكم المعتمد على التعلم الآلي

الوحدة 6. خوارزميات تخطيط الروبوت

إنشاء أنواع مختلفة من خوارزميات الجدولة 
تحليل مدى تعقيد تخطيط الحركة في الروبوتات 
تطوير تقنيات لنمذجة البيئة 
دراسة إيجابيات وسلبيات تقنيات التخطيط المختلفة 
تحليل الخوارزميات المركزية والموزعة لتنسيق الروبوت 
التعرف على العناصر المختلفة في نظرية القرار 
اقتراح خوارزميات التعلم لحل مشاكل القرار 

الوحدة 7. رؤية اصطناعية 

تحديد كيفية عمل نظام الرؤية البشرية وكيفية رقمنة الصورة 
تحليل تطور الرؤية الحاسوبية 
تقييم تقنيات الحصول على الصور 
توليد المعرفة المتخصصة حول أنظمة الإضاءة كعامل مهم عند معالجة الصورة 
تحديد الأنظمة البصرية الموجودة وتقييم استخدامها 
فحص أنظمة الرؤية ثلاثية الأبعاد وكيف نعطي عمقًا للصور بفضل هذه الأنظمة 
تطوير الأنظمة المختلفة الموجودة خارج المجال المرئي للعين البشرية 

الوحدة 8. التطبيقات وحالة الفن

تحليل استخدام الرؤية الحاسوبية في التطبيقات الصناعية 
تحديد كيفية تطبيق الرؤية في ثورة المركبات ذاتية القيادة 
فحص الصور في تحليل المحتوى 
تطوير خوارزميات Deep Learning (التعلم العميق) للتحليل الطبي وMachine Learning (التعلم الآلي) للمساعدة في غرفة العمليات 
تحليل استخدام الرؤية في تطبيقات الأعمال 
تحديد كيفية امتلاك الروبوتات للعيون بفضل الرؤية الحاسوبية وكيفية تطبيقها في السفر إلى الفضاء 
تحديد ما هو الواقع المعزز ومجالات استخدامه 
تحليل ثورة Cloud Computing (الحوسبة السحابية) 
تقديم حالة الفن وما تحمله السنوات المقبلة 

الوحدة 9. تقنيات الرؤية الحاسوبية في الروبوتات: معالجة الصور وتحليلها

تحليل وفهم أهمية أنظمة الرؤية في الروبوتات 
تحديد خصائص أجهزة استشعار الإدراك المختلفة لاختيار أنسبها حسب التطبيق 
تحديد التقنيات التي تسمح باستخلاص المعلومات من بيانات الاستشعار 
تطبيق أدوات معالجة المعلومات المرئية 
تصميم خوارزميات معالجة الصور الرقمية 
تحليل وتوقع تأثير تغييرات المعلمات على نتائج الخوارزمية 
تقييم والتحقق من صحة الخوارزميات التي تم تطويرها بناءً على النتائج 

الوحدة 10. أنظمة الإدراك البصري الروبوتية مع التعلم الآلي

إتقان تقنيات التعلم الآلي الأكثر استخدامًا اليوم أكاديميًا وصناعيًا 
التعمق في بنيات الشبكات العصبية لتطبيقها بفعالية في المشكلات الحقيقية 
إعادة استخدام الشبكات العصبية الموجودة في التطبيقات الجديدة باستخدام Transfer Learning (نقل التعلم) 
التعرف على المجالات الجديدة لتطبيق الشبكات العصبية التوليدية 
تحليل استخدام تقنيات التعلم في مجالات الروبوتات الأخرى مثل التعريب ورسم الخرائط 
تطوير التقنيات السحابية الحالية لتطوير التكنولوجيا القائمة على الشبكات العصبية 
دراسة نشر أنظمة التعلم البصري في الأنظمة الحقيقية والمدمجة

الوحدة 11. SLAM.المرئي تحديد موقع الروبوت ورسم الخرائط المتزامنة باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية

تحديد البنية الأساسية لنظام تحديد المواقع والخرائط المتزامنة (SLAM)
التعرف على المجسات الأساسية المستخدمة في التعريب المتزامن ورسم الخرائط (SLAM المرئي) 
تحديد حدود وقدرات SLAM البصرية 
تجميع المفاهيم الأساسية للهندسة الإسقاطية والفوق قطبية لفهم عمليات إسقاط الصور 
التعرف على التقنيات الرئيسية لـ SLAM المرئي: التصفية الغوسية والتحسين واكتشاف إغلاق الحلقة 
وصف بالتفصيل تشغيل خوارزميات SLAM المرئي الرئيسية 
تحليل كيفية إجراء الضبط وتحديد معلمات خوارزميات SLAM

الوحدة 12. تطبيق تقنيات الواقع الافتراضي والمعزز على الروبوتات

تحديد الفرق بين أنواع مختلفة من الحقائق
تحليل المعايير الحالية لنمذجة العناصر الافتراضية 
تصفح الأجهزة الطرفية الأكثر استخدامًا في البيئات الغامرة 
تحديد النماذج الهندسية للروبوتات 
تقييم المحركات الفيزيائية للنمذجة الديناميكية والحركية للروبوتات 
تطوير مشاريع الواقع الافتراضي والواقع المعزز 

الوحدة 13. أنظمة الاتصالات والتفاعل مع الروبوتات

تحليل استراتيجيات معالجة اللغة الطبيعية الحالية: الاستدلال، العشوائية، على أساس الشبكات العصبية، والتعلم القائم على التعزيز 
تقييم فوائد ونقاط الضعف في تطوير أنظمة التفاعل المستعرضة، أو التي تركز على موقف معين. 
تحديد المشكلات البيئية التي يجب حلها لتحقيق التواصل الفعال مع الروبوت 
إنشاء الأدوات اللازمة لإدارة التفاعل وتحديد نوع مبادرة الحوار التي ينبغي اتباعها 
الجمع بين استراتيجيات التعرف على الأنماط لاستنتاج نوايا المتحدث والاستجابة لها بشكل أفضل 
تحديد التعبير الأمثل للروبوت بناءً على وظيفته وبيئته وتطبيق تقنيات التحليل العاطفي لتكييف استجابته. 
اقتراح استراتيجيات تفاعل هجينة مع الروبوت: الصوتية واللمسية والبصرية 

الوحدة 14. المعالجة الرقمية للصور

فحص مكتبات معالجة الصور الرقمية التجارية والمفتوحة المصدر 
تحديد ماهية الصورة الرقمية وتقييم العمليات الأساسية لتتمكن من العمل معها 
المرشحات الحالية في الصور 
تحليل أهمية واستخدام الرسوم البيانية 
الأدوات الحالية لتعديل الصور في كل بكسل 
اقتراح أدوات تجزئة الصور 
تحليل العمليات المورفولوجية وتطبيقاتها 
تحديد المنهجية في معايرة الصور 
تقييم طرق تجزئة الصور بالرؤية التقليدية

الوحدة 15. معالجة الصور الرقمية المتقدمة

تصفح مرشحات معالجة الصور الرقمية المتقدمة 
تحديد أدوات تحليل المعالم واستخراجه 
تحليل خوارزميات البحث عن الكائنات 
توضيح كيفية العمل مع الصور المعايرة 
تحليل التقنيات الرياضية لتحليل الأشكال الهندسية 
تقييم الخيارات المختلفة في تكوين الصورة 
تطوير واجهة المستخدم 

الوحدة 16. 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 17. الشبكات التلافيفية وتصنيف الصور

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

الوحدة 18. كشف الأجسام

تحليل كيفية عمل شبكات الكشف عن الكائنات 
دراسة الطرق التقليدية 
تحديد مقاييس التقييم 
تحديد مجموعات البيانات الرئيسية المستخدمة في السوق 
اقتراح بنيات من نوع Two Stage Object Detector (كاشف الأجسام ثنائي المرحلتين) 
تحليل طرق Fine Tunning (الضبط الدقيق) 
فحص البنيات المختلفة Single Shoot (التصوير الفردي ) 
ضبط خوارزميات تتبع الكائنات 
تطبيق كشف الأشخاص وتتبعهم 

الوحدة 19. 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 20. تجزئة الصور المتقدمة وتقنيات الرؤية الحاسوبية 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 

تصميم وتطوير أنظمة روبوتية متقدمة تتسم بالكفاءة والتعاون. تحسين التفاعل بين الإنسان والروبوت وضمان السلامة في بيئات مختلفة "