تحليل وتطبيق التعلم العميق للرؤية الحاسوبية

تأخذك هذه الدورة إلى قلب الرؤية الحاسوبية الحديثة عبر التعلم العميق، حيث تتعلم كيف تفهم البيانات البصرية وتستخرج منها معنى باستخدام الشبكات العصبية. ستبدأ باستيعاب المعماريات الأساسية المستخدمة في معالجة الصور، وكيف تتطور من مفاهيم الالتفاف والطبقات إلى نماذج أكثر تعقيداً تلائم مهاماً مختلفة. ستطبّق تقنيات عملية في الرؤية الحاسوبية مثل كشف الأجسام، التجزئة الدلالية والكيانية، وتصنيف الصور، مع توضيح متى تختار كل نهج وما المقاييس المناسبة لتقييم الأداء. كما ستتعرّف على أساليب توليد الصور وتمثيل السمات، وكيف يمكن توظيفها في تطبيقات مثل تحسين البيانات، الإبداع البصري، أو دعم أنظمة الفحص الآلي. تركز الدورة على اختيار النموذج وسير العمل: تجهيز البيانات، تقسيمها، التعامل مع التحيز والضوضاء، وضبط التدريب لتحقيق توازن بين الدقة والتعميم. ستناقش أيضاً اعتبارات واقعية مثل القيود الحسابية، سرعة الاستدلال، وقابلية النشر في منتجات فعلية. هذه الدورة مناسبة لمن لديهم أساس في تعلم الآلة ويرغبون في التخصص في الرؤية الحاسوبية. يُفضّل معرفة بأساسيات الشبكات العصبية ومفاهيم البيانات المصفوفية، وخبرة بسيطة ببيئة تدريب نماذج.

• تحليل معماريات التعلم العميق وتطبيق الشبكات العصبية على البيانات البصرية
• تنفيذ تقنيات رؤية حاسوبية مثل الكشف والتجزئة وتوليد الصور
• تقييم واختيار النماذج وسير العمل المناسب لمشكلات الذكاء البصري في العالم الحقيقي

• No deep prior experience is required, but basic computer and internet skills are helpful
• Ability to read course instructions in English and complete short practice activities