سيقودك نظام إعادة التعلم (Relearning) الخاص بهذا التدريب إلى المضي قدمًا بسرعة في تنفيذ Mas RCNN للكشف عن الكائنات في الصور"

في فرع التعلم العميق (Deep Learning)، تعد مقاييس التقييم أدوات أساسية تسمح بقياس أداء نماذج التعلم الآلي. بهذه الطريقة، يستخدمها المحترفون بهدف تقييم كفاءة وجودة النماذج في المهمة التي تم تدريبهم عليها. في المقابل، تمكن هذه الأنظمة الشركات من مراقبة التقدم وتحديد الاتجاهات وإجراء التعديلات المستمرة التي تهدف إلى تحسين أداء إجراءاتها. هكذا، تكتشف الشركات الفرص المتاحة لتحسين نشاطها وتمييز نفسها في السوق.

نظرًا لأهميتها المتزايدة، تنفذ TECH محاضرة جامعية رائدتا في التجزئة مع التعلم العميق (Deep Learning) في الرؤية الاصطناعية. الغرض منها هو أن يكتسب المهنيون مهارات وأدوات جديدة لتنفيذ مشاريع مبتكرة. لذلك، ستوفر خطة الدراسة طرق قياس مختلفة مثل معامل النرد (Dice Coefficient) ودقة البكسل (Pixel Accuracy). بالمثل، سوف يتعمق المنهج الدراسي في وظائف التكلفة حتى يتمكن الخريجون من تدريب النماذج بشكل فعال. على نحو مماثل، سوف يتعمق التدريب في تجزئة السحابة النقطية حتى يكتسب الطلاب فهمًا دقيقًا للبيئات ثلاثية الأبعاد ويسهل اتخاذ القرارات المستنيرة.

بما أن هذا المؤهل العلمي تم تطويره من خلال منهجية، عبر الإنترنت، فستتاح للمتخصصين الفرصة لدمج تحديثهم مع بقية التزاماتهم الشخصية والمهنية. هذه فرصة مثالية للمحترفين لتلقي برنامج عالي الجودة، مع التمتع بالمرونة لتخطيط جداولهم وجداول التقييم. الشيء الوحيد الذي سيحتاجه الطلاب هو جهاز إلكتروني مزود بإمكانية الوصول إلى الإنترنت لعرض المحتوى التعليمي المستضاف على المنصة الافتراضية.

إن إتقان التقسيم باستخدام التعلم العميق (Deep Learning) سيفتح العديد من فرص العمل في قطاعات الأعمال مثل الصحة أو التكنولوجيا أو السيارات"

تحتوي المحاضرة الجامعية في التجزئة مع التعلم العميق (Deep Learning) في الرؤية الاصطناعية على 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

ستدير بنية STFCN بشكل فعال وتستفيد من المعلومات المكانية والزمانية لتحقيق نتائج قوية"

البرنامج يضم، في أعضاء هيئة تدريسهمحترفين 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 تكتسب أساسًا متينًا للمشاركة في أهم المشاريع البحثية وتطوير خوارزميات مبتكرة"

سوف تستمتع بالتعلم الديناميكي بفضل أدوات التدريس الخاصة بـ TECH، بما في ذلك مقاطع الفيديو التوضيحية أو دراسات الحالة"

ستزود هذه المحاضرة الجامعية الطلاب بنهج شامل للتجزئة مع التعلم العميق (Deep Learning) في الرؤية الاصطناعية. لتحقيق ذلك، سيتعمق خط سير الرحلة الأكاديمي في الكشف عن الأشياء باستخدام أدوات التعلم العميق مثل بنية FCN أو Deep Lab أو U-NET. بالمثل، سيقوم المنهج الدراسي بتحليل مقاييس التقييم بالتفصيل حتى يتمكن الخريجون من التحقق من فعالية النماذج. بالتالي، سيكتسب المحترفون مهارات التعامل مع أنظمة مثل Pixel Accuracy أو Focal Loss أو Dice Coefficient. سوف يتعمق التدريب أيضًا في خرائط التنظيم الذاتي لتصور البنية الأساسية للبيانات واكتشاف أنماط ذات معنى.

سوف تتقن تطبيق تحديد العتبات، استنادًا إلى أساليب مثل Otsu وRiddlen، لتقسيم المناطق محل الاهتمام عن طريق ثنائية الصورة الأصلية"

الوحدة 1. تجزئة الصور مع التعلم العميق (deep learning)

1.1 كشف الأجسام وتجزئتها

1.1.1 التجزئة الدلالية

1.1.1.1 حالات استخدام التجزئة الدلالية

2.1.1 التجزئة الموثقة 

1.2.1.1 حالات استخدام التجزئة الموثقة

2.1. مقاييس التقييم

1.2.1 التشابه مع الأساليب الأخرى
2.2.1 Pixel Accuracy
3.2.1 Dice Coefficient (F1 Score)

3.1 وظائف التكلفة

1.3.1 Dice Loss
2.3.1 Focal Loss
3.3.1 Tversky Loss
4.3.1 وظائف أخرى

4.1 طرق التجزئة التقليدية

1.4.1 تطبيق المستوى مع Otsu و Riddlen
2.4.1 خرائط التنظيم الذاتي
3.4.1 GMM-EM algorithm

5.1 تطبيق التجزئة الدلالية Deep Learning: FCN

1.5.1 FCN
2.5.1 البنيات
3.5.1 تطبيقات FCN

6.1 تطبيق التجزئة الدلالية Deep Learning: U-NET

1.6.1 U-NET
2.6.1 البنيات
3.6.1 تطبيق U-NET

7.1 تطبيق التجزئة الدلالية Deep Learning: Deep Lab

1.7.1 Deep Lab
2.7.1 البنيات
3.7.1 تطبيق Deep Lab

8.1 التجزئة الموثقة باستخدام التعلم العميق (Deep Learning) : Mask RCNN

1.8.1 Mask RCNN
2.8.1 البنيات
3.8.1 تطبيق Mask RCNN

9.1 التجزئة في مقاطع الفيديو

1.9.1 STFCN
2.9.1 Semantic Video CNNs
3.9.1 Clockwork Convnets
4.9.1 Low-Latency

10.1 تجزئة في السحب النقطية

1.10.1 الرسم التخطيطي المبعثر
2.10.1 PointNet
3.10.1 A-CNN

تتكيف TECH مع جدول أعمالك، ولهذا السبب صممت مؤهل علمي مرن ومتاح، عبر الإنترنت"