كن خبيرًا في معالجة الصور الرقمية المطبقة على الرؤية الاصطناعية بفضل هذا الدبلوم " 

تتكون الرؤية الاصطناعية من سلسلة من المجالات والتخصصات التي تتحد لجعلها تعمل. وبالتالي ، فإن إحدى هذه المجالات هي معالجة الصور الرقمية ، والتي تعد عنصرًا أساسيًا ، لأنه بدون هذه المعالجة ، لن يتمكن الذكاء الاصطناعي من كشف المعلومات البصرية الملتقطة. لهذا السبب ، يعد أداء هذه المهمة بشكل صحيح أمرًا ضروريًا لتنفيذ أي نوع من مشاريع الرؤية الاصطناعية بنجاح. 

وبالتالي ، كان هذا الدبلوم في المعالجة الرقمية المتقدمة للصور في الرؤية الاصطناعية مسؤولاً عن الجمع بين أعمق المعارف وأكثرها إبداعًا في هذا المجال ، بحيث يمكن لعالم الكمبيوتر الذي يسجل يمكن أن يتعمق في جوانب مثل العمليات المورفولوجية أو الكشف عن الكنتور أو معايرة الصور أو الفيديو المعالجة ، من بين أشياء أخرى كثيرة. 

وسيتم تحقيق كل هذا باستخدام منهجية تدريس عبر الإنترنت بنسبة 100٪ تتكيف مع ظروف كل طالب ، مما يسمح لهم بأخذ الوقت والمكان للدراسة. بالإضافة إلى ذلك، تتيح هذه الدرجة الوصول إلى هيئة تدريس رفيعة المستوى وخبير في هذا المجال ومحتوى متعدد الوسائط ذي قيمة تربوية كبيرة. 

تحتاج شركات الرؤية الاصطناعية الكبيرة إلى متخصصين في معالجة الصور الرقمية: يمكن أن تكون واحدًا منهم "   

هذه الدبلومة في معالجة الصور الرقمية المتقدمة في الرؤية الاصطناعية تحتوي على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز ميزاته هي:
تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في علوم الكمبيوتر والرؤية الاصطناعية
محتوياتها الرسومية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها ، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية.
التدريبات العملية حيث يتم إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسينها
التعليم
تركيزها بشكل خاص على المنهجيات المبتكرة
الدروس النظرية، والأسئلة الموجهة إلى الخبراء، ومنتديات المناقشة بشأن المواضيع المثيرة للجدل والتفكير الفردي
توفر الوصول إلى المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

تعرف على أفضل التقنيات في معالجة الصور بفضل هذه الدرجة ، والتي ستوفر لك المعرفة الأكثر ابتكارًا بحيث يمكنك تطبيقها على عملك على الفور " 

تضم في هيئة التدريس مهنيين ينتمون إلى مجال التمريض ، يصبون خبراتهم العملية في هذا التدريب ، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من مجتمعات رائدة وجامعات مرموقة.  

محتوى الوسائط المتعددة ، الذي تم تطويره باستخدام أحدث التقنيات التعليمية ، سيسمح للممرضين بالتعلم في الوضع والسياق ، أي بيئة محاكاة ستوفر دراسة غامرة مبرمجة للتدريب في مواقف حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على المشكلات، والذي من خلاله يجب على المهني محاولة حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ خلال العام الدراسي. للقيام بذلك ، ستحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي جديد صنعه خبراء مشهورون. 

التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ضروريان في عالم التكنولوجيا اليوم. تخصص في معالجة الصور الرقمية للرؤية الاصطناعية وحقق النجاح المهني "

في المجال التكنولوجي ، التخصص هو المفتاح: أكمل هذا الدبلوم وقم بالوصول إلى احدى شركة الذكاء الاصطناعي بسرعة "

يتكون هذا الدبلوم في المعالجة الرقمية المتقدمة للصور في الرؤية الاصطناعية من وحدتين متخصصتين ، حيث سيتم تفصيل التقنيات الأكثر ابتكارًا في هذا العمل المعقد في مجال الرؤية الاصطناعية. وبالتالي ، فإن الدرجة سوف تتعمق في قضايا مثل أدوات التصور ، والعلاقة بين وحدات البكسل ، والمرشحات الخطية وغير الخطية ، والرموز 1D و 2D أو التعرف على الوجه. 

تعرف على جميع خصوصيات معالجة الصور الرقمية المطبقة على الذكاء الاصطناعي لتصبح محترفًا مطلوبًا للغاية "  

وحدة 1. معالجة الصور الرقمية

1.1.    بيئة التطوير في رؤية الحاسب
1.1.1.    مكتبات الرؤية الحاسوبية
1.1.2.    بيئة البرمجة
1.1.3.    أدوات التصور
1.2.    معالجة الصور الرقمية
1.2.1.    العلاقات بين البكسلات
1.2.2.    عمليات مع الصور
1.2.3.    التحولات الهندسية
1.3.    عمليات البكسل
1.3.1.    الرسم البياني
1.3.2.    التحولات من مخطط نسيجي
1.3.3.    العمليات في الصور الملونة
1.4.    العمليات المنطقية والحسابية
1.4.1.    جمع وطرح
1.4.2.    المنتج والتقسيم
1.4.3.    و / ناند
1.4.4.    أو / لا
1.4.5.    Xor / Xnor
1.5.    المرشحات
1.5.1.    الأقنعة والتلافيف
1.5.2.    ترشيح خطي
1.5.3.    ترشيح خطي
1.5.4.    تحليل فورييه
1.6.    العمليات المورفولوجية
1.6.1.    التآكل والتوسع
1.6.2.    إغلاق وفتح
1.6.3.    Top_hat وقبعة سوداء
1.6.4.    كشف الخطوط العريضة
1.6.5.    هيكل عظمي
1.6.6.    ملء الحفرة
1.6.7.    هيكل محدب
1.7.    أدوات تحليل الصور
1.7.1.    كشف الحافة
1.7.2.    كشف blob
1.7.3.    التحكم في الأبعاد
1.7.4.    تفتيش اللون
1.8.    تجزئة الاشياء
1.8.1.    تجزئة الصور
1.8.2.    تقنيات التجزئة الكلاسيكية
1.8.3.    تطبيقات حقيقية
1.9.    معايرة الصورة
1.9.1.    معايرة الصورة
1.9.2.    طرق المعايرة
1.9.3.    عملية المعايرة في نظام كاميرا/روبوت ثنائي الأبعاد
1.10.     معالجة الصور في بيئة حقيقية
1.10.1.    تحليل المشكلة
1.10.2.    معالجة الصور
1.10.3.    ميزة الاستخراج
1.10.4.    النتائج النهائية

وحدة 2. معالجة الصور الرقمية المتقدم

2.1.    التعرف البصري على الحروف (OCR)
2.1.1.    معالجة الصور
2.1.2.    كشف النص
2.1.3.    التعرف على النص
2.2.    قراءة الكود
2.2.1.    رموز 1D
2.2.2.    رموز 2D
2.2.3.    التطبيقات
2.3.    البحث عن الأنماط
2.3.1.    البحث عن الأنماط
2.3.2.    الأنماط القائمة على المستوى الرمادي
2.3.3.    الأنماط المستندة إلى الخطوط العريضة 
2.3.4.    أنماط تعتمد على الأشكال الهندسية
2.3.5.    تقنيات أخرى
2.4.    تتبع الاشياء بالرؤية التقليدية
2.4.1.    استخراج الخلفية
2.4.2.    الانزياح
2.4.3.    التحول الكام
2.4.4.    تدفق البصر
2.5.    تمييز الوجوه
2.5.1.    كشف معالم الوجه
2.5.2.    التطبيقات
2.5.3.    تمييز الوجوه
2.5.4.    التعرف على المشاعر
2.6.    التحريك والمحاذاة
2.6.1.    التطريز
2.6.2.    تكوين الصور
2.6.3.    تركيب الصورة
2.7.    نطاق ديناميكي عالٍ (HDR) واستريو مضيء ()  
2.7.1.    زيادة النطاق الديناميكي
2.7.2.    تركيب الصور لتحسين الخطوط العريضة
2.7.3.    تقنيات الاستخدام في التطبيقات الدينامكية
2.8.    ضغط الصور
2.8.1.    ضغط الصور
2.8.2.    أنواع الضاغطات
2.8.3.    تقنيات ضغط الصورة
2.9.    تجهيز الفيديو
2.9.1.    تسلسل الصورة
2.9.2.    تنسيقات الفيديو ورموز الفيديو
2.9.3.    قراءة مقطع فيديو
2.9.4.    تجهيز الإطارات
2.10.     التطبيق الحقيقي لمعالجة الصور
2.10.1.    تحليل المشكلة
2.10.2.    معالجة الصور
2.10.3.    ميزة الاستخراج
2.10.4.    النتائج النهائية