تعرف على تقنيات الرؤية الحاسوبية الأكثر تقدمًا بفضل شهادة الخبرة الجامعية هذه ، التي تؤهلك لمواجهة جميع تحديات المستقبل بنجاح في مجال الرؤية الاصطناعية " 

الرؤية الاصطناعية هي مجال معقد ومتسع يتم دمج التطبيقات والمرافق الجديدة فيه باستمرار. لذلك، من أجل استخراج أقصى أداء من أدوات الرؤية الحاسوبية، من المستحسن إتقان التقنيات الأكثر تقدمًا وابتكارًا في هذا المجال. وبالتالي ، يستجيب هذا الخبير الجامعي في تقنيات رؤية كمبيوتر الويب المتقدمة لهذا التحدي ، حيث يزود المحترف بأحدث التطورات الإجرائية والتكنولوجية في هذا المجال.

في هذه الدرجة ، سيكون عالم الكمبيوتر قادرًا على الخوض في جوانب مثل خرائط العمق في الصور ثنائية الأبعاد ، وقياس العمق ، والتعرف على الأشياء ثلاثية الأبعاد ، والتقسيم الدلالي في الطب أو تقسيم السحابة النقطية ، من بين أشياء أخرى كثيرة. بهذه الطريقة ، سيكون المهندس قادرًا على الوصول إلى العديد من المحتويات الجديدة عالية المستوى في هذا المجال.

وستحقق ذلك بفضل فريق التدريس المتخصص وذو الخبرة العالية والذي يعرف جميع مفاتيح التخصص ، بالإضافة إلى العدد الكبير من موارد الوسائط المتعددة المتاحة في هذا البرنامج مثل الملخصات التفاعلية أو التدريبات العملية أو الفصول الرئيسية أو مقاطع الفيديو الخاصة بالتقنيات والإجراءات.

التعمق في إجراءات رؤية الكمبيوتر الجديدة ودمجها في عملك فورًا بهذه الدرجة " 

شهادة الخبرة الجامعية هذه في تقنيات رؤية كمبيوتر الويب المتقدمة 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

طوّر مشاريع رؤية اصطناعية رائعة بفضل كل ما ستتعلمه في شهادة الخبرة الجامعية هذه "

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.

سيتيح لك إتقانك للرؤية الحاسوبية الوصول إلى العديد من الفرص المهنية في أفضل شركات التكنولوجيا في العالم "

ابحث عن شهادة تميزك مهنيًا وهذه هي الشهادة المثالية لك ، لأنها ستتيح لك أن تصبح متخصصًا في رؤية الكمبيوتر والرؤية الاصطناعية "

تم إعداد محتويات شهادة الخبرة الجامعية هذه في تقنيات رؤية كمبيوتر الويب المتقدمة من قبل خبراء عظماء في هذا المجال ، وتم تنظيمها في 3 وحدات متخصصة وقسمت إلى 10 موضوعات لكل منها. وبالتالي ، خلال فترة الشهادة ، سيكون عالم الكمبيوتر قادرًا على التعمق في قضايا مثل برنامج معالجة الصور ثلاثية الأبعاد ، أو مكتبة معالجة البيانات ثلاثية الأبعاد أو التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق ، من بين أشياء أخرى كثيرة . 

لن تجد منهجًا جديدًا حول تقنيات الرؤية المتقدمة التي تتم معالجتها بواسطة الكمبيوتر "

وحدة 1. معالجة الصور ثلاثية الأبعاد 

1.1.    صورة ثلاثية الابعاد 
1.1.1.    صورة ثلاثية الابعاد 
1.1.2.    برامج معالجة الصور ثلاثية الأبعاد وتصوراتها 
1.1.3.    برامج القياس 
1.2.    فتح ثلاثي الأبعاد 
1.2.1.    مكتبة لمعالجة البيانات ثلاثية الأبعاد 
1.2.2.    صفة مميزة 
1.2.3.    التثبيت والاستخدام 
1.3.    البيانات 
1.3.1.    خرائط العمق في صورة ثنائية الأبعاد 
1.3.2.    بوينت كلاودس 
1.3.3.    طبيعي 
1.3.4.    الأسطح 
1.4.    عرض 
1.4.1.    عرض مرئي للمعلومات 
1.4.2.    ضوابط. 
1.4.3.    تصور الويب 
1.5.    المرشحات 
1.5.1.    المسافة بين النقاط وإزالة القيم المتطرفة  
1.5.2.    مرشح دقيق 
1.5.3.    الاختزال 
1.6.    الهندسة واستخراج الميزات 
1.6.1.    استخراج ملف تعريفي 
1.6.2.    قياس العمق 
1.6.3.    مقدار 
1.6.4.    أشكال هندسية ثلاثية الأبعاد 
1.6.5.    المخططات 
1.6.6.    إسقاط نقطة واحدة 
1.6.7.    مسافات هندسية 
1.6.8.    Kd Tree 
1.6.9.    ميزات ثلاثية الأبعاد 
1.7.    السجل والوسيطy  
1.7.1.    التسلسل 
1.7.2.    ICP 
1.7.3.    رانساك ثلاثي الأبعاد 
1.8.    التعرف على الأشياء ثلاثية الأبعاد 
1.8.1.    بحث عن عنصر في المشهد ثلاثي الأبعاد 
1.8.2.    تجزئة 
1.8.3.    التقاط بن 
1.9.    تحليل السطح 
1.9.1.    التنعيم 
1.9.2.    أسطح قابلة للتوجيه 
1.9.3.    Octree 
1.10.     التثليث 
1.10.1.    من شبكة إلى نقطة سحابة 
1.10.2.    عمق خريطة التثليث 
1.10.3.    تثليث بوينت كلاودس غير مرتبة s 

وحدة 2. تجزئة الصورة مع التعلم العميق   

2.1.    الكشف عن الأشياء وتقسيمها 
2.1.1.    التقسيم الدلالي 
    2.1.1.1. حالات استخدام التقسيم الدلالي 
2.1.2.    التقسيم الفوري 
    2.1.2.1. حالات استخدام التقسيم الموثق 
2.2.    مقاييس التقييم 
2.2.1.    أوجه التشابه مع الطرق الأخرى 
2.2.2.    دقة البكسل 
2.2.3.    معامل النرد (درجة F1) () 
2.3.    وظائف التكلفة 
2.3.1.    Dice Loss 
2.3.2.    خسارة بؤرية 
2.3.3.    خسارة تفيرسكي 
2.3.4.    وظائف أخرى 
2.4.    طرق التقسيم التقليدية 
2.4.1.    تطبيق عتبة مع Otsu و y  
2.4.2.    خرائط التنظيم الذاتي 
2.4.3.    خوارزمية GMM-EM 
2.5.    التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق: : FCN 
2.5.1.    FCN 
2.5.2.    هندسة معمارية 
2.5.3.    تطبيقات FCN 
2.6.    التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق: : U-NET 
2.6.1.    U-NET 
2.6.2.    هندسة معمارية 
2.6.3.    تطبيق U-NET 
2.7.    التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق: : مختبر عميق 
2.7.1.    مختبر عميق 
2.7.2.    هندسة معمارية 
2.7.3.    تطبيق مختبر عميق 
2.8.    التقسيم الدلالي لتطبيق التعلم العميق: : قناع RCNN 
2.8.1.    قناع RCNN 
2.8.2.    هندسة معمارية 
2.8.3.    تطبيق قناع RCNN 
2.9.    تقسيم الفيديو 
2.9.1.    STFCN 
2.9.2.    CNNs الفيديو الدلالي 
2.9.3.    اتفاقيات آلية الساعة 
2.9.4.    زمن انتقال منخفض 
2.10.     التقسيم في السحب النقطية 
2.10.1.    سحابة النقاط 
2.10.2.    PointNet 
2.10.3.    A-CNN 

وحدة 3. تقسيم الصور المتقدمة وتقنيات الرؤية الحاسوبية المتقدمة

3.1.    قاعدة بيانات خاصة بمشاكل التقسيم العامة  
3.1.1.    سياق باسكال 
3.1.2.    CelebAMask-HQ 
3.1.3.    مجموعة بيانات Cityscapes 
3.1.4.    CCP Dataset 
3.2.    التقسيم الدلالي في الطب 
3.2.1.    التقسيم الدلالي في الطب 
3.2.2.    مجموعات بيانات للمشاكل الطبية 
3.2.3.    تطبيقات عملية 
3.3.    أدوات التعليق 
3.3.1.    أداة شرح رؤية الكمبيوتر 
3.3.2.    LabelMe 
3.3.3.    أدوات أخرى 
3.4.    أدوات التقسيم باستخدام أطر مختلفةs 
3.4.1.    كيراس 
3.4.2.    Tensorflow الإصدار الثاني 
3.4.3.    Pytorch 
3.4.4.    آخرون 
3.5.    مشروع التقسيم الدلالي. البيانات ، المرحلة 1 
3.5.1.    تحليل المشكلة 
3.5.2.    مصدر إدخال البيانات 
3.5.3.    تحليل البيانات 
3.5.4.    تحضير البيانات 
3.6.    مشروع التقسيم الدلالي. مرحلة التدريب 2 
3.6.1.    اختيار الخوارزمية 
3.6.2.    تمرين 
3.6.3.    التقييم 
3.7.    مشروع التقسيم الدلالي. النتائج ، المرحلة 3 
3.7.1.    ضبط دقيق 
3.7.2.    عرض الحل 
3.7.3.    الاستنتاجات 
3.8.    أجهزة فك التشفير 
3.8.1.     أجهزة فك التشفير 
3.8.2.    بنية جهاز فك التشفير 
3.8.3.    أجهزة فك تشفير لإزالة الضوضاء 
3.8.4.    تلوين اجهوة فك الشفرة 
3.9.    الشبكات التوليدية العدائية (GAN) 
3.9.1.    الشبكات التوليدية العدائية (GAN) 
3.9.2.    الهندسة المعمارية DCGAN 
3.9.3.    بنية GAN المشروطة 
3.10.     الشبكات التوليدية المعادية المحسنة 
3.10.1.    نظرة عامة على المشكلة 
3.10.2.    WGAN 
3.10.3.    LSGAN 
3.10.4.    ACGAN

المنهج الاكثر إكتمالاً وحداثة في السوق في الرؤية الاصطناعية موجود هنا. لا تفوت هذه الفرصة العظيمة "