الرؤية الحاسوبية والتعرف على الصور باستخدام TensorFlow

الرؤية الحاسوبية هي التكنولوجيا التي تسمح للآلات بتفسير وفهم العالم البصري، وإتقانها يتطلب فهمًا قويًا لبنى التعلم العميق. توفر هذه الدورة مسارًا منظمًا لتجاوز التصنيف البسيط وأداء مهام معقدة مثل تحديد كائنات متعددة في إطار وتحديد أشكالها الدقيقة. ستتعلم كيفية تصميم وتحسين الشبكات العصبية التي يمكنها رؤية وتحديد وتصنيف المعلومات داخل الصور الرقمية. بحلول نهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على تطبيق النماذج القياسية الصناعية وتكييفها لحل مشكلات التعرف البصري المحددة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للشبكات العصبية التلافيفية (convolutional neural networks) ومعالجة البيانات المكانية - تطبيق تقنيات التعلم الانتقالي (transfer learning) للاستفادة من النماذج القوية المدربة مسبقًا لمجموعات البيانات المخصصة - بناء أنظمة اكتشاف الكائنات باستخدام بنى regional-CNN والشبكات المتبقية (residual network) - تطبيق طرق تجزئة الصور مثل U-Net و Mask R-CNN لتحديد الهوية على مستوى البكسل - استكشاف بنى الرؤية الحديثة بما في ذلك مقدمة إلى Vision Transformers - ممارسة استراتيجيات المعالجة المسبقة للبيانات وزيادة البيانات لتحسين قوة النموذج ودقته تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والأسس المعمارية قبل التقدم عبر مهام الرؤية المحددة مثل التوطين والتجزئة. ستتبع الشروحات المكتوبة وتحلل مقتطفات التعليمات البرمجية لفهم المنطق وراء مسارات عمل الرؤية الحاسوبية الحديثة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين المهتمين بالتعلم العميق والذكاء الاصطناعي؛ لا تتطلب خبرة سابقة في الرؤية الحاسوبية. ابدأ في بناء مهاراتك في الرؤية الحاسوبية اليوم.