اكتسب معارف جديدة حول خوارزميات تتبع الكائنات ومزايا النماذج المدربة مسبقاً، وذلك بفضل أفضل جامعة على الإنترنت في العالم وفقاً لمجلة Forbes“

تكمن أهمية الرؤية الحاسوبية العميقة باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية في قدرتها على أداء مجموعة واسعة من المهام في مجالات مختلفة. أحدثت هذه التقنيات ثورة في مجال الرؤية الحاسوبية ومكّنت من تحقيق تقدم كبير في مجالات مثل الطب والروبوتات والأمن والنقل والصناعة.

لهذا السبب، صممت TECH محاضرة جامعية في الرؤية الحاسوبية العميقة (Deep Computer Vision) مع الشبكات العصبونية التلافيفية، والتي تهدف إلى تزويد الطلاب بالمهارات والكفاءات اللازمة ليتمكنوا من القيام بعملهم كأخصائيين بأعلى كفاءة وجودة ممكنة. بالتالي، سيتم خلال هذا البرنامج معالجة جوانب مثل تعريف طبقة الإدخال أو تهيئة الأوزان أو بنية VGG. 

كل هذا، من خلال وضع مريح 100% عبر الإنترنت يسمح للطالب بتنظيم جداوله الزمنية ودراساته، والجمع بينها وبين أعماله واهتماماته اليومية الأخرى. بالإضافة إلى ذلك، يحتوي المؤهل العلمى على المواد النظرية والعملية الأكثر اكتمالا في السوق، مما يسهل عملية دراسة الطالب ويسمح له بتحقيق أهدافه بسرعة وكفاءة. 

كن خبيراً في الرؤية الحاسوبية العميقة (Deep Computer Vision) في 6 أسابيع فقط وبحرية تامة في التنظيم"

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 حالات عملية يقدمها خبراء في الرؤية الحاسوبية العميقةDeep Computer Vision مع الشبكات العصبونية التلافيفية
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات الرياضية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزه الخاص على المنهجيات المبتكرة
دروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

عزز ملفك المهني في واحد من أكثر المجالات الواعدة في مجال الحوسبة، وذلك بفضل جامعة TECH ومواد الوسائط الأكثر ابتكارًا"

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 المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار السنة الدراسىة. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.

تعرّف على المزيد حول بنية Cortex البصرية والتلافيف ثنائية الأبعاد وأنت مرتاح في منزلك وفي أي وقت من اليوم.يمكنك الوصول إلى جميع المحتويات المتعلقة بخوارزميات التتبع والتلافيف ثنائية الأبعاد وأنت مرتاح في منزلك وفي أي وقت من اليوم"

يمكنك الوصول إلى جميع المحتويات الخاصة بخوارزميات تتبع الكائنات من جهازك اللوحي أو هاتفك المحمول أو الكمبيوتر الخاص بك وبحرية تامة لتنظيم دراستك"

تم تصميم الهيكل وجميع الموارد التعليمية لهذا المنهج الدراسي من قبل محترفين مشهورين يشكلون فريق الخبراء من TECH في مجال الحوسبة. لقد استخدم هؤلاء المتخصصون خبرتهم الواسعة ومعرفتهم الأكثر تقدمًا لإنشاء محتوى عملي ومحدث بالكامل. كل ذلك يعتمد أيضا على المنهجية التربوية الأكثر كفاءة، وهي منهجيةإعادة التعلم (المعروفة بـ Relearning)من TECH. 

إن الرؤية الحاسوبية العميقة الأكثر شمولاً وحداثة ستمنحك الرؤية الأكثر شمولاً وحداثة المهارات التي تحتاجها للنجاح في هذا المجال“

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 

بفضل منهجية التدريس الأكثر كفاءة، ستتمكن من اكتساب معرفة جديدة بطريقة دقيقة وفي 180 ساعة فقط“