تخصص في نقل التعلم لرفع آفاقك المهنية وتحقيق قفزة في صناعة تكنولوجيا المعلومات القوية، من خلال هذه المحاضرة الجامعية عبر الإنترنت %100 

تعد Deep Computer Vision واحدة من أهم مجالات التعلم العميق، لأنها تركز على تدريب نماذج الشبكة العصبية لفهم الصور وتحليلها بطريقة آلية. من بين فوائده الرئيسية الاستخراج التلقائي للميزات ذات الصلة من الموارد المرئية أثناء عملية التدريب على الهندسة المعمارية. بهذه الطريقة، فإنه يلغي الحاجة إلى تصميم الخوارزميات يدويًا لاستخراج المعلومات. هو بدوره يبسط هذه العملية مع تقليل جوانب مثل الوقت أو الجهد المطلوب.  بالإضافة إلى ذلك، يحتوي هذا النظام على مجموعة واسعة من التطبيقات مثل تحديد وتتبع الوجوه البشرية في مقاطع الفيديو. هذا مفيد بشكل خاص في إجراءات الأمن البيومترية. 

في هذا السيناريو، تطلق TECH محاضرة جامعية متطورة في Deep Computer Vision باستخدام الشبكات العصبونية التلافيفية. سيسمح التدريب للطلاب بتجديد معارفهم، مع اكتساب مهارات جديدة في معالجة الصور والتعلم العميق.  سوف يتعمق المنهج في الأسئلة الأساسية مثل وظائف القشرة البصرية، وإعادة استخدام الأوزان في الإلتواء أو مبادئ التنشيط. بالمثل، سيزود المنهج الطلاب بالمفاتيح اللازمة لتنفيذ طبقات التجميع باستخدام أداة Keras. هذا سيجعل الخريجين يقللون بشكل مناسب من أبعاد الميزات المستخرجة مسبقًا بواسطة الطبقات التلافيفية. ستسلط المواد التعليمية أيضًا الضوء على أهمية النماذج المدربة مسبقًا لنقل التعلم، بالإضافة إلى موقع الأشياء في الصور وتتبعها باستخدام الخوارزميات أو تقنيات التتبع.

لتعزيز هذه المحتويات، تعزز منهجية هذا البرنامج طبيعتها الابتكارية. تقدم TECH بيئة تعليمية عبر الإنترنت بنسبة %100، تتكيف مع احتياجات المهنيين المشغولين. كما يستخدم منهجية إعادة التعلم Relearning إلى تكرار المفاهيم الرئيسية لإرساء المعرفة وتيسير التعلم. بهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعله في متناول الجميع.

سوف تحصل على أقصى استفادة من أداة Keras وتجرب مجموعة متنوعة من بنيات الشبكات العصبونية بطريقة فعالة"

هذه المحاضرة الجامعية في (Deep Computer Vision) رؤية حاسوبية عميقة مع الشبكات العصبونية التلافيفية تحتوي على البرنامج التعليمى الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز خصائصها 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 والرعاية العملية 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

سوف تتعامل بخبرة مع 2D وتستخرج أهم ميزات الصورة"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في 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 حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  
 

ستتاح لك الفرصة لطرح أسئلتك مباشرة مع فريق التدريس، الذي سيزودك بالدروس الخصوصية بناءً على احتياجاتك ومتطلباتك"

خطة دراسية تعتمد على منهجية إعادة التعلم الثورية، والتي ستسهل عليك دمج المفاهيم المعقدة بكفاءة وديناميكية"

من منظور نظري وعملي، ستتعمق هذه المحاضرة الجامعية في الأسس الأساسية للشبكات العصبية التلافيفية، بما في ذلك فائدتها والمبادئ الرياضية وراء عملها. تم تصميم المنهج من قبل خبراء فىDeep Computer Vision وسيعمل على تحليل بنية القشرة البصرية، والتحقيق في نظرياتها الرئيسية ونماذج معالجة الصور. في التناغم، سوف يتعمق الطلاب في الأنواع المختلفة Poolingمن التجميع الموجود لتحقيق معالجة أكثر كفاءة واستخراج ميزات فعالة في تطبيقات الرؤية الحاسوبية. بالإضافة إلى ذلك، سوف يقومون بتغذية ممارساتهم العملية بأحدث التقنيات في اكتشاف الأشياء وتتبعها.

ستقوم بتنفيذ بنيات CNNs بشكل فعال وتدريبهم على مجموعة متنوعة من المهام مثل تصنيف الصور أو التجزئة الدلالية أو اكتشاف الأشياء"

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.    Pooling و 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

سوف تصل إلى أقصى إمكاناتك في مجال تكنولوجيا المعلومات من خلال المواد التربوية الأكثر واقعية وكاملة في السوق التعليمية. سجل الآن!"