سوف تتعمق في شبكات الخصومة لتوليد البيانات الأكثر واقعية بفضل هذه الشهادة الجامعية 100% عبر الإنترنت"

تشكل الرؤية الاصطناعية مجالًا للتعلم الآلي ذا أهمية كبيرة لمعظم شركات التكنولوجيا. تسمح هذه التقنية لكل من أجهزة الكمبيوتر والأنظمة باستخراج معلومات ذات معنى من الصور الرقمية ومقاطع الفيديو وحتى المدخلات المرئية الأخرى. من بين فوائدها العديدة، يبرز المستوى المتزايد من الدقة أثناء عمليات التصنيع والقضاء على الأخطاء البشرية. بالتالي، تضمن هذه الأدوات أعلى جودة للمنتجات مع تسهيل حل المشاكل أثناء الإنتاج.

نظرًا لهذا الواقع، تقوم TECH بتطوير درجة الماجستير الخاصة بها والتي ستتناول الرؤية الاصطناعية بالتفصيل. تم تصميم المنهج الدراسي من قبل خبراء في هذا المجال، وسوف يتعمق في معالجة الصور ثلاثية الأبعاد. في هذا الصدد، سيوفر التدريب للطلاب برامج المعالجة الأكثر تقدمًا لتصور البيانات. سيركز المنهج الدراسي أيضًا على تحليل التعلم العميق (Deep Learning)، نظرًا لأهميته في معالجة مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. سيسمح ذلك للخريجين بإثراء إجراءات عملهم المعتادة باستخدام الخوارزميات والنماذج المتطورة. بالإضافة إلى ذلك، ستوفر المواد التعليمية مجموعة واسعة من تقنيات الرؤية الاصطناعية باستخدام أطر عمل مختلفة (من بينها Keras و Tensorflow v2 Pytorch).

فيما يتعلق بشكل هذه الشهادة الجامعية، فهي تعتمد على منهجية %100 عبر الإنترنت. الشيء الوحيد المطلوب هو أن يكون لدى الخريجين جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت (مثل جهاز الكمبيوتر أو الهاتف المحمول أو الجهاز اللوحي) للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي. سيجدون هناك مكتبة مليئة بموارد الوسائط المتعددة التي سيعززون بها معرفتهم بطريقة ديناميكية. تجدر الإشارة إلى أن TECH تستخدم منهجية إعادة التعلم (Relearning) المبتكرة في جميع مؤهلاتها العلمية، والتي ستسمح للطلاب باستيعاب المعرفة بشكل طبيعي، معززة بالموارد السمعية والبصرية لضمان استمرارها في الذاكرة ومع مرور الوقت.

سوف تتخصص في مجال رئيسي من مجالات تكنولوجيا المستقبل والذي سيجعلك تتقدم مهنيًا على الفور" 

تحتويدرجة الماجستير الخاص في الرؤية الاصطناعيةعلى البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية المقدمة من قبل خبراء في علوم 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

هل تتطلع إلى التخصص في مقاييس التقييم؟ تابع هذا التدريب في غضون 12 شهرًا فقط "

البرنامج يضم , في أعضاء هيئة تدريسه , محترفين 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. 

ستستخدم التعلم العميق (Deep Learning) بشكل فعال لحل المشاكل الأكثر تعقيدًا"

سيتم توجيهك من خلال نظام التعلم القائم على إعادة التأكيد على ما تم تعلمه، مع منهج تدريس طبيعي وتقدمي على طول المنهج الدراسي بأكمله"

من خلال هذه الشهادة الجامعية، سوف يكتسب الطلاب منهجًا شاملاً لرؤية الكمبيوتر. بهذه الطريقة، سيبقى الخريجون على اطلاع بأحدث التطورات التي حدثت في هذا المجال. بالمثل، سيكتسبون مهارات جديدة لتطوير عملهم المهني باستخدام أدوات التعلم الآلي الأكثر تقدمًا. سيسمح لهم ذلك بتشغيل الخوارزميات لإنشاء حلول حقيقية والابتكار في مختلف الصناعات المزدهرة، على سبيل المثال ألعاب الفيديو أو الأمن السيبراني. 

قم بتحديث معلوماتك في الرؤية الاصطناعية من خلال محتوى الوسائط المتعددة المبتكر"

الأهداف العامة

الحصول على رؤية عالمية للأجهزة والمعدات المستخدمة في عالم الرؤية 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 الاصطناعية 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. الرؤية الاصطناعية

تحديد كيفية عمل نظام الرؤية البشرية وكيفية رقمنة الصورة
تحليل تطور الرؤية الاصطناعية
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 2. التطبيقات وحالة الفن

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

الوحدة 3. 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 4. 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 5. 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 6. التعلم العميق (Deep Learning)

تحليل العائلات التي تشكل عالم الذكاء الاصطناعي
تجميع أطر (frameworks) التعلم العميق (Deep Learning) 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 7. 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 الإفراط في التجهيز (Overfitting)
دراسة البنى المختلفة
تجميع طرق الاستدلال

الوحدة 8. كشف العناصر

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

الوحدة 9. تجزئة الصور مع التعلم العميق (deep learning)

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 10. تجزئة الصور المتقدمة وتقنيات الرؤية الاصطناعية 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

سوف تتعلم دروسًا قيمة من حالات حقيقية في بيئات التعلم المحاكاة "