الرؤية الحاسوبية للأنظمة المضمنة

تقدّم هذه الدورة نظرة شاملة على تشغيل تطبيقات الرؤية الحاسوبية على الأنظمة المضمنة، مع التركيز على أطر وأدوات شائعة مثل OpenCV وPyTorch، وعلى منصات عملية مثل Raspberry Pi وJetson. ستتعرّف على كيفية نقل نماذج وخوارزميات معالجة الصور من بيئات الحوسبة التقليدية إلى أجهزة ذات قدرات محدودة، مع فهم الفروقات التي تفرضها طبيعة العتاد المضمن. تركّز الدورة بشكل أساسي على قيود الموارد في الأنظمة المضمنة، مثل محدودية الذاكرة، وقدرة المعالجة، واستهلاك الطاقة، وزمن الاستجابة، وكيف تؤثر هذه القيود على تصميم حلول الرؤية الحاسوبية ونشرها. كما تستعرض الدورة أساليب وتقنيات لتقليل متطلبات الموارد دون التضحية الكبيرة بالأداء، بما في ذلك التكميم (Quantization) والتقليم (Pruning)، وتحليل المفاضلات بين الدقة والسرعة. تتضمن الدورة واجبات برمجية ومشاريع تطبيقية يقترحها الطلاب، بهدف ربط المفاهيم النظرية بتجارب عملية قابلة للتنفيذ. لا يوجد كتاب مقرر إلزامي لهذه الدورة؛ بدلاً من ذلك، ستعتمد على قراءة أوراق بحثية منشورة حديثاً لمتابعة أحدث التطورات في المجال. ولتنفيذ الواجبات البرمجية، سيستخدم الطلاب Google Colab لتجربة الشيفرات وتشغيل النماذج بسهولة ضمن بيئة سحابية.

• استخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية لتحليل الصور
• تعداد قيود الأنظمة المضمنة وتأثيرها على الأداء
• استكشاف مساحة التصميم لحلول الرؤية الحاسوبية على العتاد المضمن
• تقييم أساليب مختلفة لتحقيق مفاضلات بين الدقة وزمن التنفيذ

• معرفة بلغة بايثون
• إلمام بأساسيات علم البيانات أو ما يعادله