صل بطريقة عملية وتشاركية إلى التقنيات الأكثر تقدمًا في الرؤية الاصطناعية بفضل الإقامة المكثفة في شركة تكنولوجيا مرجعية تقدمها TECH"

حاليًا، يعد الذكاء الاصطناعي أحد أكثر المجالات التكنولوجية تقدمًا، والذي يستخدم في قطاعات متنوعة مثل الحوسبة والفن والرياضة. ضمن هذا التخصص الواسع، تبرز فروع مثل الرؤية الاصطناعية، والتي تستخدم كوسيلة معالجة بصرية للروبوتات وغيرها من الأجهزة الإلكترونية المفيدة للغاية. بالتالي، تعد الرؤية الاصطناعية حاليًا مجالًا رئيسيًا في مجال الروبوتات والرعاية الصحية، حيث تلعب دورًا أساسيًا في تحليل الصور لتقديم التشخيص والمراقبة الأكثر دقة للمرضى.

لكل هذا، يحتاج المحترف الذي يركز على هذا المجال إلى معرفة واكتساب أحدث التقنيات والإجراءات، والتي صممت TECH من أجلها هذا البرنامج المكثف. هي تجربة موزعة على 3 أسابيع يصبح فيها الطالب جزءًا من فريق من العاملين المتمرسين في إدارة مشاريع التعلم الآلي (Machine Learning)، سيتمكنون من خلالها من المشاركة بفعالية في مجموعة الأنشطة التي يتم تنفيذها. في الكيان يوميا. 

بالإضافة إلى ذلك، سيكون لديك مُدرس تحت تصرفك، والذي سيرشدك خلال الفترة العملية، ويضمن الامتثال للمتطلبات الصعبة التي تفرضها TECH في تدريبها ويضمن أنه يمكنك الحصول على أقصى استفادة من هذه التجربة التي ستشكل علامة فارقة وبعد ذلك في مسيرته المهنية.

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"

تم تطوير هذا التدريب العملي بهدف تمكين الخريج من الحصول على رؤية عالمية للأجهزة والمعدات المستخدمة في عالم الرؤية الاصطناعية من خلال تحليل شامل للمجالات المختلفة التي يتم فيها تطبيق هذه التقنيات. علاوة على ذلك، وبفضل استخدام المنهجية الأكثر حداثة في القطاع الجامعي، ستتمكن من إتقان مهاراتك في تقييم الاستراتيجيات الأساسية والمتقدمة لمعالجة الصور وعرض المكتبات في شكل ثلاثي الأبعاد مفتوح. أخيرًا، سيكتسب عالم الكمبيوتر معرفة متخصصة حول الوضع الحالي للرؤية الاصطناعية وما يخبئه المستقبل في السنوات القادمة. 

اغتنم الفرصة للتعرف على أحدث التطورات في هذه المادة لتطبيقها في ممارستك اليومية"

الأهداف المحددة

التعرف على أحدث التطورات في مجال الرؤية الاصطناعية في سياق احترافي
إتقان الإجراءات التكنولوجية للرؤية الاصطناعية، مع مراعاة أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning)
دمج أحدث تقنيات الرؤية الاصطناعية في العمل اليومي، مع مراعاة التطبيقات الحالية لهذه التقنية

الأهداف المحددة

تحديد كيفية عمل نظام الرؤية البشرية وكيفية رقمنة الصورة
تحليل تطور الرؤية الاصطناعية
تحديد كيفية امتلاك الروبوتات للعيون بفضل الرؤية الاصطناعية وكيفية تطبيقها في السفر إلى الفضاء.
تحديد ما هو الواقع المعزز ومجالات استخدامه
فحص مكتبات معالجة الصور الرقمية التجارية والمفتوحة المصدر
تحديد ماهية الصورة الرقمية وتقييم العمليات الأساسية لتتمكن من العمل معها
توضيح كيفية العمل مع الصور المعايرة
تحليل التقنيات الرياضية لتحليل الأشكال الهندسية
اقتراح أدوات الحساب الهندسي
تحليل منهجيات الكشف عن الكائنات
تحليل العائلات التي تشكل عالم الذكاء الاصطناعي
تجميع Frameworks de Deep Learning (أطر التعلم العميق) الرئيسية
توليد المعرفة المتخصصة حول الشبكات العصبية التلافيفية
تحليل أداء CNN لتصنيف الصور
تحديد مجموعات البيانات الرئيسية المستخدمة في السوق
اقتراح بنيات من نوع Two Stage Object Detector (كاشف الأجسام ثنائي المرحلتين)
تحليل كيفية عمل شبكات التجزئة الدلالية
تقييم طرق تجزئة الصور التقليدية باستخدام التعلم العميق (Deep Learning) 
التعرف على هيكل مشروع التجزئة
تحليل أجهزة الترميز التلقائي

  "اتخذ الخطوة للإطلاع على أحدث المستجدات في الرؤية الاصطناعية"