سوف تتقن الأنواع الرئيسية لطبقات الشبكات العصبونية الالتفافية CNN وتحديد أجزاء أكبر من الصور بفضل هذا البرنامج المتاح عبر الإنترنت 100%"

لقد أثبتت الشبكات التلافيفية نفسها كأداة متعددة الاستخدامات في مجال الرؤية الاصطناعية. تكمن أهميتها في قدرتها على تحليل وفهم ومعالجة الصور أو مقاطع الفيديو بطريقة آلية وفعالة. ومن بين تطبيقاتها المتنوعة، تبرز أهميتها في مجال التوثيق الطبي الحيوي عند تحليل خصائص الوجه الفريدة للشخص ومقارنتها بقاعدة بيانات. ومقارنتها بقاعدة بيانات للتحقق من هويته. وهذا أمر لا غنى عنه في جوانب مثل أمن المطارات أو مراقبة الدخول في المباني وغيرها.

وفي هذا السياق، تعمل جامعة تيك على تطوير برنامج شهادة الخبرة الجامعية الذي سيتناول بشكل شامل التعلم العميق التطبيقي للرؤية الحاسوبية. سيتعمق المنهج في استخدام التعلم الآلي، Machine learning نظراً لأهميته في التعرف على الأنماط وتنفيذ مهام تحليلية محددة. سيغطي المنهج أيضًا الدورة الكاملة لإنشاء شبكة عصبية، مع إيلاء اهتمام دقيق لتدريبها والتحقق من صحتها. بالإضافة إلى ذلك، سيتعلم الطلاب الاستراتيجيات الأكثر تقدمًا لاكتشاف العناصر وتتبعها. وتماشياً مع ذلك، سيطبقون أحدث مقاييس التقييم، بما في ذلك التقاطع بما في ذلك التقاطع على الاتحاد أو درجة الثقةIntersection Over Union أو Confidence Score.

من ناحية أخرى، ولتعزيز إتقان المحتويات، تطبق هذه الشهادة الجامعية نظام إعادة التعلم الثوري Relearning. وتعد TECH رائدة في استخدام هذا النموذج التعليمي الذي يعزز استيعاب المفاهيم المعقدة من خلال التكرار الطبيعي والتدريجي لها. وبهذه الطريقة، لا يضطر الطلاب إلى اللجوء إلى تقنيات معقدة مثل الحفظ التقليدي. وعلى هذا المنوال، يستخدم البرنامج أيضًا مواد بصيغ مختلفة مثل الرسوم البيانية والملخصات التفاعلية ومقاطع الفيديو التوضيحية. كل هذا في وضع مريح عبر الإنترنت %100، مما يسمح للطلاب بتعديل جداولهم وفقًا لمسؤولياتهم وظروفهم الشخصية.

تعمّق أكثر في مقاييس تقييم خوارزمية التتبع بفضل TECH، أفضل جامعة رقمية في العالم وفقاً لمجلة Forbes".

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في التعلم العميق المطبق على الرؤية الحاسوبية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق. أبرز خصائصه هي:

تطوير دراسات الحالة التي يقدمها خبراء في التعلم العميق deep learning وعلوم الحاسوب والرؤية الحاسوبية.على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالاً وحداثة في السوق
المحتويات الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية.
تمارين تطبيقية تتيح للطالب القيام بعملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها الخاص على المنهجيات المبتكرة 
دروس نظرية، أسئلة للخبير، منتديات نقاش حول مواضيع مثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردي
توفر المحتوى على ي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

هل تريد أن تصبح خبيراً في التعلم الآلي؟ حقق ذلك في 6 أشهر فقط بفضل هذا البرنامج المبتكر"

يتضمن البرنامج في هيئة تدريسه المهنيين من القطاع الذين يصبون في هذا التدريب خبرة في عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من جمعيات مرجعية وجامعات مرموقة.

سيتيح محتوى الوسائط المتعددة، الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية، للمهنيين التعلم بطريقة واقعية وسياقية، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبًا غامرًا مبرمجًا للتدريب في مواقف حقيقية. 

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، حيث سيتعين على المحترف محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي يتم طرحها خلال الدورة الأكاديمية. وللقيام بذلك، سيحصلون على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر تم إنشاؤه بواسطة خبراء معترف بهم. 

جدد معلوماتك عن اكتشاف العناصر من خلال محتوى الوسائط المتعددة المبتكر"

فلتنسى حفظ المناهج الدراسية!" مع نظام إعادة التعلم Relearning، ستدمج المفاهيم بطريقة طبيعية وتقدمية"

الهدف الرئيسي لبرنامج الخبرة الجامعية هو تزويد الطلاب برؤية شاملة للتعلم العميق المطبق على الرؤية الحاسوبية. عند الانتهاء من هذه الشهادة الجامعية، سيكون لدى الخريجين تحت تصرفهم أحدث الأدوات في هذا المجال، من أجل مواجهة ممارساتهم المهنية بأفضل التقنيات. وبهذه الطريقة، سيتمكن المحترفون من تطوير مشاريع مبتكرة وحصرية في مجال الرؤية الاصطناعية استناداً إلى التعلم العميق Deep Learning. وبهذه الطريقة، سيتمكنون من تمييز أنفسهم عن منافسيهم ويصبحون مراجع حقيقية في مجال التعلم الآلي. 

ستتيح لك شهادة الخبرة الجامعية التعلم بطريقة سلسة وثابتة وفعّالة من خلال أساليب المساعدة على التعلم الأكثر قيمة في التعليم عبر الإنترنت"

الأهداف العامة

توليد معرفة متخصصة حول التعلم العميق Deep Learning وتحليل السبب الآن
التعريف بالشبكات العصبية ودراسة كيفية عملها
تحليل مقاييس التدريب الصحيح
أساسيات الرياضيات الكامنة وراء الشبكات العصبية
تطوير الشبكات العصبية التلافيفية
تحليل المقاييس والأدوات الحالية
دراسة خط سير شبكة تصنيف الصور
اقتراح طرق الاستدلال
توليد الخبرة في الشبكات العصبية للكشف عن العناصر ومقاييسها
تحديد البنى المختلفة
إنشاء حالات الاستخدام
فحص خوارزميات التتبع ومقاييسها

الأهداف المحددة

الوحدة 1. التعلم العميق

تحليل العوائل التي تشكل عالم الذكاء الاصطناعي
تجميع أطر التعلم العميق الرئيسية frameworks Deep Learning
تعريف الشبكات العصبية
عرض طرق تعلم الشبكات العصبية
أساسيات دوال التكلفة
تحديد أهم دوال التفعيل
دراسة تقنيات التنظيم والتسوية
تطوير طرق التحسين
تقديم طرق التهيئة

الوحدة 2. الشبكات التلافيفية وتصنيف الصور

توليد الخبرة في الشبكات العصبية التلافيفية
وضع مقاييس التقييم
تحليل أداء الشبكات العصبية التلافيفية لتصنيف الصور
تقييم زيادة البيانات
اقتراح تقنيات لتجنب الإفراط في التركيب
فحص البنى المختلفة
تجميع طرق الاستدلال

الوحدة 3. كشف العناصر

تحليل كيفية عمل شبكات الكشف عن العناصر
فحص الطرق التقليدية
تحديد مقاييس التقييم
تحديد مجموعات البيانات الرئيسية المستخدمة في السوق
اقتراح معماريات من نوع Two Stage Object Detector
تحليل طرق التدقيق الدقيق
فحص البنى المختلفة للتصوير الفردي
إنشاء خوارزميات تتبع العناصر
تطبيق الكشف عن الأشخاص وتتبعهم

يتكيف برنامج TECH مع جدولك الزمني، ولهذا السبب صمم برنامجًا مرنًا ومتصلًا بالإنترنت 100%"