سوف تقوم بتطبيق تحليل Fourier على مشاريعك لتفكيك الصور إلى مكونات التردد المكاني الخاصة بها، وذلك بفضل هذا البرنامج %100 عبر الإنترنت"

لقد أصبح الذكاء الاصطناعي المحور الرئيسي للصناعة 4.0، حيث أحدث ثورة كاملة في عمليات التصنيع في الشركات المختلفة. في هذا السياق، تسمح الرؤية الاصطناعية للآلات بفهم المحتوى المرئي لبيئتها، واستخراج معلومات ذات معنى واتخاذ القرارات المثلى بناءً على البيانات المذكورة. تفتح هذه الإجراءات الباب أمام مجموعة واسعة من التطبيقات، بدءًا من الطب إلى السيارات أو الزراعة. لهذا السبب، يقرر المزيد والمزيد من الأشخاص التخصص في هذا القطاع للعمل في مشاريع لها تأثير مباشر وإيجابي على المجتمع.

للاستجابة لهذا الطلب، تصمم TECH محاضرة جامعية من شأنها أن تضع الأسس في المعالجة المتقدمة للصور. سيركز المسار الأكاديمي، الذي صممه خبراء في هذا المجال، على الرؤية الاصطناعية، بهدف أن يقوم الطلاب بمعالجة الصور رقميًا مع مراعاة جوانب مثل العلاقات بين وحدات البكسل، والتحولات من الرسوم البيانية والعمليات المورفولوجية. على نفس المنوال، سيسلط المنهج الدراسي الضوء على أهمية التعرف البصري على الأحرف لمعالجة كميات كبيرة من النصوص بكفاءة. بالمثل، ستزود المواد التعليمية الطلاب بالتقنيات الأكثر ابتكارًا لاستخدام التطبيقات الديناميكية، ومن بينها النطاق الديناميكي العالي (High Dinamic Range) والاستريو الضوئي (Photometric Stereo).

 فيما يتعلق بشكل المحاضرة الجامعية، فهي تعتمد على منهجية التدريس المتقدمة لإعادة التعلم (Relearning)، والتي تعتبر TECH رائدة فيها. يعتمد هذا على التكرار الطبيعي للمفاهيم الأساسية، مما يعزز الطلاب للاستمتاع بالتعلم التدريجي والطبيعي. بالإضافة إلى ذلك، في الحرم الجامعي الافتراضي، سيتمكن الطلاب من الوصول إلى مكتبة مليئة بموارد الوسائط المتعددة (بما في ذلك الرسوم البيانية والملخصات التفاعلية ودراسات الحالة) لتعزيز المصطلحات الأكثر تعقيدًا بشكل ديناميكي. 

أتقن تقنية النطاق الديناميكي العالي (High Dinamic Range) بشكل كامل، بحيث يمكنك تحسين جودة الصور في حالات التباين العالي واكتشاف الأشياء"

تحتوي المحاضرة الجامعية في المعالجة الرقمية المتقدمة للصور في الرؤية الاصطناعية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا 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

تخصص في معالجة الصور الرقمية للرؤية الاصطناعية وحقق قفزة في مجموعة واسعة من الصناعات المزدهرة مثل السيارات أو التصنيع"

يتضمن البرنامج في أعضاء هيئة تدريسه محترفين من القطاع يسهمون بخبرتهم في هذا التدريب، بالإضافة إلى خبراء معترف بهم من المؤسسات المرجعية والجامعات المرموقة.

سيتيح محتواها متعدد الوسائط، الذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، وهي بيئة محاكاة ستوفر تدريبًا مغمورًا مصممًا للتدريب على المواقف الواقعية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مواقف الممارسة المهنية المختلفة التي تنشأ على مدار العام الدراسي. للقيام بذلك، سيتم مساعدته بنظام فيديو تفاعلي مبتكر من صنع خبراء مشهورين..  

من خلال نظام إعادة التعلم الثوري الخاص بـ TECH، سوف تكتسب المعرفة تدريجيًا دون الحاجة إلى الحفظ"

سيتضمن التدريب تحليل حالات عملية حقيقية، والتي ستغمرك بالكامل في واقع سوق العمل المتطلب"

سيقوم هذا البرنامج بتزويد المتخصصين بأحدث الإجراءات والأدوات لالمعالجة الرقمية المتقدمة للصور في الرؤية الاصطناعية. للقيام بذلك، سوف يتعمق التدريب في الجوانب الرئيسية التي تتراوح من التحولات الهندسية إلى العمليات المنطقية والحسابية. بالإضافة إلى ذلك، سيقوم الطلاب بدراسة طرق مختلفة لمعايرة الموارد البصرية للحصول على قياسات دقيقة. بالإضافة إلى ذلك، سيتناول المنهج الدراسي تقنية التعرف البصري على الحروف، بالإضافة إلى البحث عن الأنماط وتتبع الأشياء ذات الرؤية التقليدية. بالتالي، سيقوم الخريجون بتطوير مشاريع في مجموعة واسعة من التطبيقات في مجالات مثل الأمن.

ستثري ممارستك اليومية بالأدوات الأكثر ابتكارًا لتحليل الصور، من خلال هذا التدريب الذي يستمر لمدة 6 أسابيع فقط"

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. الرسم البياني
2.3.1. التحولات من الرسم البياني
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 المورفولوجية

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 العظمي
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 الأجسام

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

2.2. كشف النص

1.2.2. التعرف على النص
2.2.2. قراءة رموز
3.2.2. رموز 1D
4.2.2. رموز 2D
5.2.2. 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 الميزة
4.10.2. لنتائج النهائية

استفد من هذه الفرصة لتحيط نفسك بالمحترفين الخبراء وتتعلم من منهجية عملهم"