ستتعامل بشكل فعال مع برنامج معالجة الصور والتصور ثلاثي الأبعاد بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه 100% الرقمية"

ضمن الذكاء الاصطناعي، تظهر فروع مختلفة مثل الروبوتات أو التعلم الآلي أو الرؤية الاصطناعية. تكتسب شهادة الخبرة الجامعية هذه أهمية متزايدة في المجتمع، لأنها تسمح لأجهزة الكمبيوتر باستخراج معلومات قيمة بتنسيقات متعددة (مثل الصور ومقاطع الفيديو والمدخلات الأخرى). مع ذلك، للاستفادة من هذه المعالجة، يحتاج المحترفون إلى فهم قوي لخصائص هذه التقنية المطبقة على الصور ثنائية وثلاثية الأبعاد. بالمثل، يجب أن يتمتعوا بمهارات متقدمة للتعامل بشكل صحيح مع البرامج المخصصة للتصورات والمقاييس.

هكذا ولدة شهادة الخبرة الجامعية هذه في معالجة الصور في ثنائية وثلاثية الأبعاد. ستزود هذه الشهادة الجامعية المطورين بأحدث الأدوات اللازمة لتنفيذ هذا العمل الأساسي بكفاءة في مجال الرؤية الاصطناعية. للقيام بذلك، سوف يتعمق المنهج في تقنية تحليل فورييه بحيث يقوم الطلاب بتحليل الإشارات والوظائف إلى مكونات التردد الخاصة بهم. بالإضافة إلى ذلك، سيبحث المنهج في الجوانب الأساسية الأخرى مثل تجزئة الكائنات أو المكتبة لمعالجة البيانات ثلاثية الأبعاد. ستركز المواد التعليمية أيضًا على عملية المعايرة في نظام الكاميرا ثنائية الأبعاد/الروبوت، بحيث يضمن الخريجون أن هذه الأنظمة الذكية يمكنها التفاعل بشكل فعال مع البيئة البصرية.

من ناحية أخرى، ستوفر TECH لطلابها حرمًا جامعيًا افتراضيًا 100% عبر الإنترنت، يتكيف مع احتياجات المهنيين النشطين الذين يرغبون في التقدم في حياتهم المهنية. كما يستخدم منهج إعادة التعلم (Relearning)، القائم على تكرار المفاهيم الأساسية لترسيخ المعرفة وتسهيل التعلم. بهذه الطريقة، فإن الجمع بين المرونة والنهج التربوي القوي يجعلها في متناول الجميع. بالمثل، سيكون من الممكن الوصول إلى كل هذا عن بعد، من أي جهاز محمول، أو يمكن تنزيله للتشاور دون الاتصال بالإنترنت.

مؤسسة أكاديمية تتكيف معك وتصمم برنامجًا يتيح لك التوفيق بين أنشطتك اليومية مع مؤهل علمي ذو جودة"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في معالجة الصور في ثنائية وثلاثية الأبعاد على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة 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

سوف تتعمق في التعرف على المشاعر الإنسانية من الصور لتحديد الاتجاهات وتقييم مشاعر الجمهور"

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.

سوف تتخصص في تكوين الصور لتحسين الملامح من خلال هذا التدريب الذي يستغرق 450 ساعة دراسية فقط"

مع منهجية إعادة التعلم Relearning المبتكرة، سوف تستمتع بالتعلم الديناميكي لتحقيق جميع أهدافك المهنية"

تم تنظيم هذا البرنامج الجامعي في 3 وحدات متخصصة حيث سيتم استكشاف الخوارزميات الأكثر تقدمًا لحل المشاكل مثل تجزئة الصور أو العمليات التحويلية أو قراءة التعليمات البرمجية. سوف يتعمق المنهج الدراسي في معالجة الصور الرقمية، مع التركيز على جوانب مثل العلاقات بين وحدات البكسل والتحولات الهندسية. بالإضافة إلى ذلك، ستتعمق المحتويات التعليمية في تتبع الأشياء ذات الرؤية التقليدية باستخدام التقنيات الرائدة، ومن بينها التدفق البصري (Optical flow). بالتالي، سيكون لدى المحترفين أدوات متطورة للقيام بعملهم بنجاح.

سوف تتعمق في عملية تثليث خرائط العمق حتى تتمكن الروبوتات الخاصة بك من اتخاذ قرارات مستنيرة وآمنة في الوقت الفعلي"

الوحدة 1. المعالجة الرقمية للصور

1.1    بيئة تطوير الرؤية الاصطناعية

1.1.1    مكتبات الرؤية الاصطناعية
2.1.1    بيئة البرمجة
3.1.1    أدوات التصور

2.1    المعالجة الرقمية للصور

1.2.1    العلاقات بين وحدات البكسل
2.2.1    عمليات الصورة
3.2.1    التحولات الهندسية

3.1    عمليات وحدات البكسل

1.3.1    المدرج التكراري
2.3.1    التحولات من المدرج التكراري
3.3.1    العمليات على الصور الملونة

4.1    العمليات المنطقية والحسابية

1.4.1    الجمع والطرح
2.4.1    المنتج والتقسيم
3.4.1    And/Nand
4.4.1    Or/Nor
5.4.1    Xor/Xnor

5.1    المرشحات

1.5.1    الأقنعة والالتواء
2.5.1    الترشيح الخطي
3.5.1    الترشيح غير الخطي
4.5.1    تحليل Fourier

6.1    العمليات التحويلية

1.6.1    Erode and Dilating
2.6.1    Closing and Open
3.6.1    القبعة العالية (Top_hat) والقبعة السوداء (Black hat)
4.6.1    كشف المعالم
5.6.1    الهيكل
6.6.1    حشو الثقب
7.6.1    Convex hull

7.1    أدوات تحليلات الصور

1.7.1    كشف الحواف
2.7.1    كشف blobs
3.7.1    التحكم في الأبعاد
4.7.1    فحص اللون

8.1    تجزئة الأشياء

1.8.1    تقطيع الصورة
2.8.1    تقنيات التجزئة الكلاسيكية
3.8.1    تطبيقات حقيقية

9.1    معايرة الصور

1.9.1    معايرة الصورة
2.9.1    طرق المعايرة
3.9.1    عملية المعايرة في نظام الكاميرا/الروبوت ثنائي الأبعاد

10.1    معالجة الصور في بيئة حقيقية

1.10.1    تحليل الإشكالية
2.10.1    معالجة الصورة
3.10.1    استخراج الميزة
4.10.1    لنتائج النهائية

الوحدة 2. المعالجة الرقمية للصور المتقدمة

1.2    التعرف البصري على الحروف (OCR)

1.1.2    المعالجة المسبقة للصورة
2.1.2    كشف النص
3.1.2    التعرف على النص

2.2    قراءة رموز

1.2.2    رموز 1D
2.2.2    رموز 2D
3.2.2    التطبيقات

3.2    البحث عن أنماط

1.3.2    البحث عن أنماط
2.3.2    الأنماط القائمة على المستوى الرمادي
3.3.2    أنماط المعتمدة على المعالم
4.3.2    أنماط مبنية على أشكال هندسية
5.3.2    تقنيات أخرى

4.2    تتبع الأشياء بالرؤية التقليدية

1.4.2    استخراج الخلفية
2.4.2    Meanshift
3.4.2    Camshift
4.4.2    Optical flow

5.2    التعرف على الوجه

1.5.2    Facial Landmark detection
2.5.2    التطبيقات
3.5.2    التعرف على الوجه
4.5.2    التعرف على المشاعر

6.2    المنظر العام والمحاذاة

1.6.2    Stitching
2.6.2    تكوين الصورة
3.6.2    تركيب الصورة

7.2    النطاق الديناميكي العالي (HDR) والستيريو الضوئي

1.7.2    زيادة النطاق الديناميكي
2.7.2    تكوين الصور لتحسين المعالم
3.7.2    تقنيات استخدام التطبيقات الديناميكية

8.2    ضغط الصورة

1.8.2    ضغط الصورة
2.8.2    أنواع الضواغط
3.8.2    تقنيات ضغط الصور

9.2    معالجة الفيديو

1.9.2    تسلسلات الصور
2.9.2    تنسيقات الفيديو وبرامج الترميز
3.9.2    قراءة الفيديو
4.9.2    معالجة اللقطات

10.2    التطبيق الحقيقي لمعالجة الصور

1.10.2    تحليل الإشكالية
2.10.2    معالجة الصورة
3.10.2    استخراج الخصائص
4.10.2    لنتائج النهائية

الوحدة 3. معالجة الصور ثلاثية الأبعاد

1.3    الصورة ثلاثية الأبعاد

1.1.3    الصورة ثلاثية الأبعاد
2.1.3    برامج معالجة الصور وتصورها ثلاثية الأبعاد
3.1.3    برامج علم القياس

2.3    Open3D

1.2.3    مكتبة لمعالجة البيانات ثلاثية الأبعاد
2.2.3    الخصائص
3.2.3    التثبيت والاستخدام

3.3    البيانات

1.3.3    خرائط العمق في صورة ثنائية الأبعاد
2.3.3    Pointclouds
3.3.3    العادية
4.3.3    السطحية

4.3    المشاهدة

1.4.3    تصورالمعلومات
2.4.3    التحكم
3.4.3    تصور الويب

5.3    المرشحات

1.5.3    المسافة بين النقاط، وإزالة outliers
2.5.3    مرشح عالي الدقة
3.5.3    Downsampling

6.3    الهندسة واستخراج الخصائص

1.6.3    استخراج ملف شخصي
2.6.3    قياس العمق
3.6.3    الحجم
4.6.3    أشكال هندسية ثلاثية الأبعاد
5.6.3    المخططات
6.6.3    إسقاط نقطة واحدة
7.6.3    مسافات المنحدر
8.6.3    Kd Tree
9.6.3    ميزات ثلاثية الأبعاد

7.3    التسجيل و Meshing

1.7.3    التسلسل
2.7.3    ICP
3.7.3    Rzansac 3D

8.3    التعرف على الأشياء ثلاثية الأبعاد

1.8.3    البحث عن عنصر في المشهد ثلاثي الأبعاد
2.8.3    التجزئة
3.8.3    Bin picking

9.3    تحليل الأسطح

1.9.3    Smoothing
2.9.3    أسطح قابلة للتعديل
3.9.3    Octree

10.3    التثليث

1.10.3    من Mesh إلى Point Cloud
2.10.3    تثليث خريطة العمق
3.10.3    تثليث PointClouds الغير مرتبة

اغتنم الفرصة للتعرف على أحدث التطورات في هذه المادة لتطبيقها في ممارستك اليومية"