سوف تتقن نقل التعلم وتحسين أداء النماذج في المهام الجديدة، وذلك بفضل هذا البرنامج القائم على نظام إعادة التعلم"

يتوسع مجال تصنيف الصور في الرؤية الاصطناعية باستمرار، لأنه من الشائع ظهور تقنيات أو أدوات تكنولوجية جديدة تهدف إلى تحسين عملياتها. نظرًا لهذا الوضع، يحتاج المتخصصون أكثر من أي وقت مضى إلى البقاء في طليعة التطورات التي تحدث في هذا المجال. كما أنهم يحتاجون إلى اكتساب مهارات متقدمة تسمح لهم بدمجها بشكل مناسب في ممارساتهم اليومية. بهذه الطريقة فقط سيكونون قادرين على تقديم حلول مبتكرة لعملائهم وشركاتهم تلبي احتياجاتهم.

لهذا السبب، تنفذ TECH محاضرة جامعية في الشبكات التلافيفية وتصنيف الصور في الرؤية الاصطناعية والتي ستتناول أحدث التطورات في هذا التخصص. سوف تتناول الشهادة الجامعية الاعتبارات العملية لتدريب الشبكات العصبية التلافيفية، مع مراعاة عوامل مثل اختيار المحسن. بالمثل، سيقوم المنهج الدراسي بتحليل الممارسات الرئيسية للتعلم العميق (Deep Learning) بشكل شامل حتى يتمكن الطلاب من تحسين أداء النماذج من خلال السماح بضبط طبقاتها بشكل دقيق. ستؤكد خطة الدراسة أيضًا على أهمية اختبار مسار التدريب، لأنه يعمل على تحديد حالات الفشل والتحقق من إمكانية تكرار النتائج. 

تجدر الإشارة إلى أنه، نظرًا لأن التدريب 100% عبر الإنترنت، سيتمتع الطلاب بسهولة القدرة على تلقيه بشكل مريح أينما ومتى يريدون. بهذا المعنى، فإن الشيء الوحيد الذي ستحتاج إليه هو جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي (باستخدام هاتفك المحمول أو الكمبيوتر Tablet). بهذه الطريقة، سيستمتع الطلاب بتجربة تعليمية مليئة بالمحتوى الديناميكي، مثل الملخصات التفاعلية أو دراسات الحالة. إنها بلا شك طريقة تتماشى مع الوقت الحالي، مع كل الضمانات للخريجين للاستفادة من الفرص التي يوفرها القطاع التكنولوجي الذي يزداد الطلب عليه. كل هذا بتوجيه من فريق تعليمي مكون من خبراء في الرؤية الاصطناعية، والذين سيحلون جميع الشكوك التي قد تنشأ أثناء دراستك.

تدريب مصمم لمساعدتك على مواجهة التحديات الحالية والمستقبلية في مجال الرؤية الاصطناعية"

تحتوي المحاضرة الجامعية في الشبكات التلافيفية وتصنيف الصور في الرؤية الاصطناعية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في التعلم العميق (deep learning) وعلوم 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

إن الأهمية المتزايدة للرؤية الحاسوبية تجعل من هذه المحاضرة الجامعية رهانًا آمنًا يسمح لك برفع آفاقك المهنية"

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. 

مؤهل جامعي يتضمن حالات عملية في تصنيف الصور، والتي ستغمرك في واقع مهنة مليئة بالفرص"

خطة دراسية مصممة خصيصًا لك ومصممة وفقًا للمنهجية التربوية الأكثر فعالية: إعادة التعلم"

تم تصميم هذه المحاضرة الجامعية من خلال مراجع في الرؤية الاصطناعية، وستمنح الطلاب فهمًا قويًا للشبكات التلافيفية وتصنيف الصور. للقيام بذلك، سوف يتعمق المنهج في الشبكات العصبية التلافيفية للكتل البرمجية الإنشائية (Building Blocks)، المصممة لالتقاط ومعالجة الميزات الهرمية في بيانات الصورة بكفاءة. بالمثل، سوف يتعمق المنهج في البنى الأساسية لشبكات التعلم العميق، ومن بينها GoogleLeNet، وVGG، وResnet. بالإضافة إلى ذلك، سيشجع التدريب الخبراء على تنفيذ الممارسات الجيدة في التعلم العميق باستخدام تقنيات تتراوح من Transfer learning إلى Fine Tuning وData Augmentation 

سوف تقوم بتطبيق أحدث التطورات في تصنيف الصور من خلال الشبكات التلافيفية في إجراءات عملك" 

الوحدة 1. الشبكات التلافيفية وتصنيف الصور

1.1.    الشبكات العصبونية التفافية

1.1.1.    المقدمة
2.1.1.    التفافية
3.1.1.    CNN Building Blocks

2.1.    أنواع طبقات CNN

1.2.1.    Convolutional
2.2.1.    Activation
3.2.1.    Batch normalization
4.2.1.    Polling
5.2.1.    Fully connected

3.1.    المقاييس

1.3.1.    الارتباك Matrix
2.3.1.    Accuracy
3.3.1.    الدقة
4.3.1.    Recall
5.3.1.    F1-score
6.3.1.    ROC Curve
7.3.1.    AUC

4.1.    البنى الرئيسية

1.4.1.    AlexNet
2.4.1.    VGG
3.4.1.    ResNet
4.4.1.    GoogleLeNet

5.1.    تصنيف الصور

1.5.1.    المقدمة
2.5.1.    تحليل البيانات
3.5.1.    إعداد البيانات
4.5.1.    التدريب النموذجي
5.5.1.    التحقق من صحة النموذج

6.1.    اعتبارات عملية للتدريب على CNN

1.6.1.    اختيار المحسن
2.6.1.    Learning Rate Scheduler
3.6.1.    التحقق من خط أنابيب التدريب
4.6.1.    التدريب المنتظم

7.1.    الممارسات الجيدة في Deep Learning

1.7.1.    Transfer Learning
2.7.1.    Fine Tuning
3.7.1.    Data Augmentation

8.1.    تقييم البيانات الإحصائية

1.8.1.    عدد datasets
2.8.1.    عدد الوسوم
3.8.1.    عدد الصور
4.8.1.    موازنة البيانات

9.1.    Deployment

1.9.1.    حفظ وتحميل النماذج
2.9.1.    Onnx
3.9.1.    الاستنتاج

10.1.    دراسة الحالة تصنيف الصور

1.10.1.    تحليل البيانات وإعدادها
2.10.1.    اختبار pipeline للتدريب
3.10.1.    التدريب النموذجي
4.10.1.    التحقق من صحة النموذج

سوف تدرس بالسرعة التي تناسبك، وذلك بفضل التسهيلات التي توفرها طريقة TECH عبر الإنترنت. سجل الآن!"