قم بتطبيق التقسيم على مشاريع الرؤية الاصطناعية الخاصة بك وحقق النجاح من خلال تطوير أدوات قوية ذات تطبيقات عديدة في مجالات مثل الرعاية الصحية " 

من بين التقنيات والإجراءات العديدة المدرجة في مجال الرؤية الاصطناعية ، يعد من بين التقنيات والإجراءات العديدة المدرجة في مجال الرؤية الاصطناعية ، يعد التجزئة أحد أهمها التقسيم أحد أهمها. يسمح بالتمييز بين الأشياء أو الأقمشة أو المواد بناءً على تحديد أنواع البكسل ، وفصل العناصر وتسهيل تحليلها. هذا له تطبيقات في مجالات مثل حركة المرور ، واكتشاف الممرات واللافتات ، في صور الأقمار الصناعية أو في التشخيصات الطبية. 

لهذا السبب ، يعد هذا الدبلوم في التجزئة مع التعلم العميق في الرؤية الاصطناعية أمرًا مهمًا للغاية ، لأنه يهيئ المحترف لإتقان أحد المجالات مع أكبر عرض في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.. وبالتالي ، ستخوض هذه الدرجة في قضايا مثل التقسيم الدلالي والتقسيم المحسوب أو وظائف التكلفة أو تقسيم الفيديو ، من بين أمور أخرى. 

كل هذا، باتباع منهجية تدريس مبتكرة 100٪ عبر الإنترنت تسمح للطالب باختيار الوقت والمكان للدراسة مع توجيهه من قبل هيئة تدريس رفيعة المستوى والاستمتاع بموارد متعددة الوسائط مثل الملخصات التفاعلية والدروس الرئيسية ومقاطع الفيديو التفسيرية والتمارين العملية. 

يعتبر التقسيم أمرًا أساسيًا في مجال الرؤية الاصطناعية: تخصص الآن مع هذا الدبلوم " 

محاضرة جامعية في التقسيم مع التعلم العميق في الرؤية الاصطناعية تحتوي على البرنامج العلمي التعليم 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

تتيح لك المبتكرة منهجية التدريس في جامعة تيك التكنولوجية الجمع بين عملك ودراستك. لا تفكر أكثر، وقم بالتسجيل "

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.

في هذه الدرجة سوف تتعمق في التطبيقات العديدة للتقسيم في الرؤية الاصطناعية "

يجمع بين التعلم العميق والتقسيم ويطور مشاريع الرؤية الاصطناعية القوية "

تم تنظيم هذا الدبلوم في التقسيم مع التعلم العميق في الرؤية الاصطناعية في نموذج 1، مقسم إلى 10موضوعات ، ويمكنك فيها الخوض في قضايا مثل التقسيم الدلالي والتقسيم الموثق، ومقاييس التقييم، ووظائف التكلفة، وخرائط التنظيم الذاتي، والتقسيم الدلالي الذي يطبق التعلم العميق أو التقسيم في سحب الفيديو والنقاط ، من بين أشياء أخرى كثيرة . 

ادمج مبادئ التعلم العميق مع أفضل تقنيات التقسيم بفضل ما ستتعلمه خلال هذه الدبلومة "  

وحدة 1. تقسيم الصورة مع التعلم العميق 

1.1.    الكشف عن الأشياء وتقسيمها
1.1.1.    التقسيم الدلالي
    1.1.1.1. حالات استخدام التقسيم الدلالي
1.1.2.    التقسيم الفوري
    1.1.2.1. حالات استخدام التقسيم الموثق 
1.2.    مقاييس التقييم
1.2.1.    أوجه التشابه مع الطرق الأخرى
1.2.2.    دقة البكسل
1.2.3.    معامل النرد (درجة F1) ()
1.3.    وظائف التكلفة
1.3.1.    Dice Loss
1.3.2.    خسارة بؤرية
1.3.3.    خسارة تفيرسكي
1.3.4.    وظائف أخرى
1.4.    طرق التقسيم التقليدية
1.4.1.    تطبيق عتبة مع Otsu و y 
1.4.2.    خرائط التنظيم الذاتي
1.4.3.    خوارزمية GMM-EM
1.5.    التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق : FCN
1.5.1.    FCN
1.5.2.    هندسة معمارية
1.5.3.    تطبيقات FCN
1.6.    التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق : U-NET
1.6.1.    U-NET
1.6.2.    هندسة معمارية
1.6.3.    تطبيق U-NET
1.7.    التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق : مختبر عميق
1.7.1.    مختبر عميق
1.7.2.    هندسة معمارية
1.7.3.    تطبيق مختبر عميق
1.8.    التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق : قناع RCNN
1.8.1.    قناع  RCNN
1.8.2.    هندسة معمارية
1.8.3.    تطبيق Mas RCNN
1.9.    تقسيم الفيديو
1.9.1.    STFCN
1.9.2.    CNNs الفيديو الدلالي 
1.9.3.    اتفاقيات آلية الساعة
1.9.4.    زمن انتقال منخفض
1.10.    التقسيم في السحب النقطية
1.10.1.    سحابة النقاط
1.10.2.    PointNet
1.10.3.    A-CNN

لن تجد منهجًا أكثر اكتمالاً وتعمقًا حول التقسيم باستخدام التعلم العميق. سجل الآن وتحقق من ذلك "