نماذج الرؤية: التدريب والتقييم

تقدم هذه الدورة القصيرة خبرة عملية في مجال تدريب وتقييم نماذج الرؤية الحاسوبية. ستتعلم كيفية بناء خطوط معالجة الصور التي تشمل خطوات تحضير البيانات وتصحيحها، وتطبيق تقنيات تعزيز البيانات لزيادة جودة النموذج. كما تشمل الدورة تدريب نماذج تعلم عميق متقدمة مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحول الرؤية (Vision Transformers). بالإضافة إلى ذلك، ستتعرف على طرق تقييم الأداء باستخدام مقاييس دقيقة مثل متوسط الدقة (mAP)، والتقاطع على الاتحاد (IoU)، والدقة والاستدعاء، مع تطبيق تحليل الأخطاء لفهم أسباب إخفاق النموذج. من خلال مقاطع فيديو قصيرة، وقراءات مركزة، وتجارب عملية، ستقوم بمهام مهنية فعلية تشمل كتابة محمل بيانات TensorFlow، تدريب نموذج Vision Transformer على صور أمراض النباتات، حساب دقة متوسط الفئات، ومقارنة النتائج عبر عتبات IoU مختلفة. بنهاية الدورة، ستتمكن من اتباع نهج متكامل لتدريب وتقييم النماذج يمكن تكييفه لمشاريعك الخاصة واستخدامه لإثبات مهاراتك المهنية.

• بناء خطوط معالجة مسبقة للصور وتطبيق تقنيات تعزيز البيانات
• تدريب نماذج التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التلافيفية
• تدريب نماذج Vision Transformers لتحليل الصور
• تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس دقة متقدمة مثل mAP وIoU
• استخدام تحليل الأخطاء لفهم أسباب فشل النموذج
• ممارسة المهام العملية مثل كتابة محمل بيانات وتدريب النماذج

• معرفة أساسية بالمصطلحات والمفاهيم المتعلقة بالتعلم الآلي والرؤية الحاسوبية
• الاستعداد للتطبيق العملي من خلال التمارين والحالات الدراسية