اجمع بين التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه، التي تقدم لك أحدث التطورات في هذه التكنولوجيا المزدهرة " 

أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في المشهد التكنولوجي. يتم تطبيق مبادئها في العديد من المجالات وهي ذات أهمية كبيرة في مجالات مثل الرعاية الصحية ، والتي تستفيد من هذه التكنولوجيا لتحسين عمليات التشخيص والعلاج.  يعد التعلم العميق مجالًا أساسيًا في هذه العملية برمتها ، لأنه ما يحدد كيفية تنفيذ مهمة التعلم بواسطة الآلة.. 

وبالتالي ، إذا تم دمج إمكانات التعلم العميق مع تخصص آخر مثل الرؤية الاصطناعية ، فيمكن الحصول على نتائج مذهلة في جميع أنواع القطاعات.. من خلال الجمع بين هذين التخصصين ، يتم إنتاج قراءة كاملة وعميقة وجمع البيانات المرئية ، مما يؤدي إلى إتقان تنفيذ المهام التكنولوجية المعقدة. لذلك ، تقدم شهادة الخبرة الجامعية هذه  لعلماء الكمبيوتر إمكانية الوصول إلى أحدث الابتكارات في هذا المجال ، حتى يتمكنوا من دمج المعرفة الجديدة حول الشبكات العصبية ووظائف التنشيط الخاصة بها ، وحول الشبكات العصبية التلافيفية وحول الكشف في عملهم. من بين أمور اخرى. 

كل هذا ، استنادًا إلى منهجية تدريس عبر الإنترنت بنسبة 100٪ تتيح للمهنيين اختيار كيف ومتى وأين يدرسون ، نظرًا لأنها تتكيف مع ظروفهم الشخصية. بالإضافة إلى ذلك ، سيكون لدى عالم الكمبيوتر الحاصل على هذه الدرجة أفضل محتوى وسائط متعددة في شكل حالات عملية ومقاطع فيديو وفصول رئيسية وملخصات وسائط متعددة ، من بين العديد من الموارد الأخرى. وبالمثل ، فإن أعضاء هيئة التدريس الأكثر خبرة سيوجهون هذه العملية برمتها ، مما يضمن تلقي المهني  للمعرفة العملية الأكثر حداثة. 

تطوير أدوات رؤية حاسوبية قوية من التعلم العميق بهذه الدرجة المبتكرة والمتخصصة "

شهادة الخبرة الجامعية هذه في التعلم العميق المطبق على رؤية الكمبيوتر تحتوي على البرنامج العلمي الأكثر اكتمالا وحداثة في السوق. أبرز ميزاته هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في التعلم العميق وعلوم 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 أن الذكاء الاصطناعي هو الحاضر والمستقبل. لا تفوت هذه الفرصة لمعرفة آخر التطورات في التعلم العميق المطبقة على الرؤية الحاسوبية "

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. 

هذا هو البرنامج الذي كنت تبحث عنه. التحق الآن وتقدم بشكل احترافي في قطاع التكنولوجيا "

تركز أفضل شركات الكمبيوتر والتكنولوجيا كل جهودها في هذه المجالات. لا تتخلف عن الركب "

تم تصميم محتويات شهادة الخبرة الجامعية هذه في التعلم العميق المطبق على رؤية الكمبيوتر بعناية من قبل متخصصين عظماء في الذكاء الاصطناعي. لهذا السبب ، هذه المعرفة هي الأحدث والأعمق ، وستتاح لعالم الكمبيوتر الفرصة للتعمق في أحدث الابتكارات في قضايا مثل مقاييس تقييم الشبكة العصبية ، وأنواع طبقات CNN ، والتدريب مع التنظيم أو مجموعات البيانات. ، من بين أشياء أخرى كثيرة. . ,. 

ستجعلك هذه المحتويات متخصصًا عظيماً في التعلم العميق والرؤية الاصطناعية "

وحدة 1. التعلم العميق

1.1.    الذكاء الاصطناعي 
1.1.1.    تعلم الاله 
1.1.2.    التعلم العميق 
1.1.3.    انفجار التعلم العميق.. لماذا الآن؟
1.2.    الشبكات العصبية 
1.2.1.    الشبكة العصبية 
1.2.2.    استخدامات الشبكات العصبية 
1.2.3.    الانحدار الخطي والإدراك 
1.2.4.    امتداد الى الامام 
1.2.5.    الامتداد العكسي 
1.2.6.    نواقل الميزات 
1.3.    خسارة الوظيفة 
1.3.1.    خسارة الوظيفة 
1.3.2.    خسارة الوظيفة 
1.3.3.    اختيار  خسارة الوظيفة 
1.4.    وظائف التنشيط 
1.4.1.    وظيفة التنشيط 
1.4.2.    الوظائف الخطية 
1.4.3.    الوظائف غير الخطية 
1.4.4.    الناتج مقابل وظائف تنشيط الطبقة المخفية 
1.5.    التنظيم والتطبيع 
1.5.1.    التنظيم والتطبيع 
1.5.2.    فرط التجهيز وزيادة البيانات 
1.5.3.    طرق التسوية: L1 و L2 و التسرب 
1.5.4.    طرق التطبيع: دفعة ، وزن ، طبقة 
1.6.    تهيئة 
1.6.1.    نزول متدرج 
1.6.2.    الانحدار العشوائي 
1.6.3.    نزول دفعة صغيرة متدرجة 
1.6.4.    قوة الدفع 
1.6.5.    آدم 
1.7.    هايبربارامتر ضبط y اوزان 
1.7.1.    مقاييس فرط البارامامتر 
1.7.2.    حجم الدفعة مقابل. . معدل التعلم مقابل. . خطوة الاضمحلال 
1.7.3.    اوزان 
1.8.    مقاييس تقييم الشبكة العصبية 
1.8.1.    دقة 
1.8.2.    Dice coefficient 
1.8.3.    الحساسية مقابل.. خصوصية / استدعاء مقابل./vs. دقة 
1.8.4.    منحنى ROC (AUC) 
1.8.5.    -درجة F1 
1.8.6.    الارتباك مصفوفة 
1.8.7.    عبر المصادقة 
1.9.    الإطار والأجهزة y  
1.9.1.    شداد التدفق 
1.9.2.    Pytorch 
1.9.3.    قهوة 
1.9.4.    كيراس 
1.9.5.    المعدات اللازمة لمرحلة التدريب 
1.10.     بناء شبكة عصبية - التدريب والتحقق 
1.10.1.    مجموعة البيانات 
1.10.2.    بناء الشبكة 
1.10.3.    تمرين 
1.10.4.    عرض النتائج 

وحدة 2. الشبكات التلافيقية وتصنيف الصور 

2.1.    الشبكات العصبية التلافيفية 
2.1.1.    مقدمة 
2.1.2.    الالتفاف 
2.1.3.    كتل بناء CNN
2.2.    أنواع طبقات CNN 
2.2.1.    تلافيفي 
2.2.2.    التنشيط 
2.2.3.    تطبيع الدفعة 
2.2.4.    الاقتراع 
2.2.5.    متصل بالكامل 
2.3.    مترية 
2.3.1.    مصفوفة ماتريكس 
2.3.2.    دقة 
2.3.3.    دقة 
2.3.4.    اعادة الاتصال 
2.3.5.    -درجة F1 
2.3.6.    ROC منحنى  
2.3.7.    AUC 
2.4.    هندسة معمارية 
2.4.1.    AlexNet 
2.4.2.    VGG 
2.4.3.    ResNet 
2.4.4.    شبكة جوجل 
2.5.    تصنيف الصور 
2.5.1.    مقدمة 
2.5.2.    تحليل البيانات 
2.5.3.    تحضير البيانات 
2.5.4.    التدريب النموذجي 
2.5.5.    التحقق من صحة النموذج
2.6.    اعتبارات عملية لتدريب CNN 
2.6.1.    اختيار المحسن 
2.6.2.    جدولة معدل التعلم 
2.6.3.    تحقق من خط أنابيب التدريب 
2.6.4.    التدريب على تسوية الأوضاع 
2.7.    الممارسات الجيدة في التعلم العميق 
2.7.1.    نقل التعلم 
2.7.2.    ضبط دقيق 
2.7.3.    زيادة البيانات 
2.8.    التقييم الإحصائي للبيانات 
2.8.1.    عدد مجموعات البيانات 
2.8.2.    عدد الملصقات 
2.8.3.    عدد الصور 
2.8.4.    موازنة البيانات 
2.9.    النشر 
2.9.1.    حفظ النماذج 
2.9.2.    Onnx 
2.9.3.    استدلال 
2.10.     دراسة حالة إفرادية: تصنيف الصور 
2.10.1.    تحليل البيانات وإعدادها 
2.10.2.    اختبار خط أنابيب التدريب 
2.10.3.    التدريب النموذجي 
2.10.4.    التحقق من صحة النموذج 

وحدة 3. الكشف عن الاشياء 

3.1.    الكشف عن الأشياء وتتبعها 
3.1.1.    الكشف عن الاشياء 
3.1.2.    حالات الاستخدام 
3.1.3.    تتبع الاشياء 
3.1.4.    حالات الاستخدام 
3.1.5.    الانسدادات والأوضاع الصلبة وغير الصلبة 
3.2.    مقاييس التقييم 
3.2.1.    -تقاطع IOU على الاتحاد 
3.2.2.    نقاط الثقة 
3.2.3.    اعادة الاتصال 
3.2.4.    دقة 
3.2.5.    –منحنى الاستدعاء الدقيق 
3.2.6.    متوسط ​​الدقة المتوسطة (mAP) 
3.3.    الطرق التقليدية 
3.3.1.    نافذة منزلقة 
3.3.2.    كاشف فيولا 
3.3.3.    HOG 
3.3.4.    قمع غير قصوى (NMS) 
3.4.    مجموعات البيانات 
3.4.1.    باسكال VC 
3.4.2.    إم إس كوكو 
3.4.3.    شبكة إيماجنت (2014) 
3.4.4.    تحدي MOTA 
3.5.    جهازي كشف الاشياء 
3.5.1.    R-CNN 
3.5.2.    سريعR-CNN 
3.5.3.    سريعR-CNN 
3.5.4.    سريعR-CNN 
3.6.    جهاز كشف الاشياء 
3.6.1.    SSD 
3.6.2.    YOLO 
3.6.3.    شبكة نت 
3.6.4.    سنترنت 
3.6.5.    كفاءة Det 
3.7.    العمود الفقري 
3.7.1.    VGG 
3.7.2.    ResNet 
3.7.3.    Mobilenet 
3.7.4.    Shufflenet 
3.7.5.    الانترنت المظلم 
3.8.    تتبع الأشياء 
3.8.1.    النهج الكلاسيكية 
3.8.2.    فلاتر الجسيمات 
3.8.3.    كالمان 
3.8.4.    نوع تعقب 
3.8.5.    فرز عميق 
3.9.    تعيين 
3.9.1.    منصة الحوسبة 
3.9.2.    اختيار العمود الفقريl  
3.9.3.    اختيار الإطارl  
3.9.4.    تحسين النموذج 
3.9.5.    إصدار النماذج 
3.10.     الدراسة: الكشف عن الأشخاص ومراقبتهم 
3.10.1.    الكشف عن الناس 
3.10.2.    تتبع الناس 
3.10.3.    إعادة تحديد الهوية 
3.10.4.    عد الناس في الحشود

لا تنتظر أكثر من ذلك وتمتع بالوصول إلى المحتوى الأكثر تخصصًا في فروع الذكاء الاصطناعي القوية هذه "