التعلم العميق لتطبيقات الرؤية الحاسوبية

تستعرض هذه الدورة قدرات التعلم العميق في معالجة البيانات البصرية، بدءًا من فهم كيفية عمل شبكات الإدراك متعددة الطبقات (MLPs) وتقنيات التنسيق التي تسرع استقرار التدريب. يتم انتهاج التعلم غير المراقب من خلال تطبيق الشبكات الذاتية التشفير (Autoencoders) وفهم الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) لإنشاء صور عصرية. كما يتعرف المتعلمون على شبكة CNN التي تمكّن من استخراج الأنماط والميزات المكانية من الصور، لتطبيقها في مهام مثل اكتشاف وتصنيف الأجسام. تُختتم الدورة باستعراض لبنية الشبكات المتقدمة مثل ResNet وU-Net، ما يساعد في مهام التعرف العميق وتقسيم الصور باحترافية.

• تحسين أداء النماذج وثبات التدريب باستخدام MLP وتقنيات التنسيق
• تنفيذ الشبكات الذاتية التشفير وتصميم GANs لإنشاء صور صناعية
• تدريب شبكات CNN لمهام تصنيف الصور واستخلاص الملامح المكانية
• تطبيق البنى المتقدمة مثل ResNet وU-Net للتعرف العميق وتقسيم الصور

• معرفة أساسية بالمجال ومصطلحاته
• الاستعداد للتمارين العملية أو تطبيق الحالات الدراسية