الرؤية الحاسوبية العملية باستخدام Python و PyTorch

تُحدث الرؤية الحاسوبية تحولاً في الصناعات، مما يمكّن الآلات من تفسير وفهم العالم البصري تمامًا كما يفعل البشر. توفر هذه الدورة التدريبية القائمة على النصوص مسارًا واضحًا وخطوة بخطوة لإتقان المفاهيم الأساسية للرؤية الحاسوبية والتعلم العميق. ستنتقل من فهم معالجة الصور الأساسية إلى بناء وتدريب وتقييم نماذج التعلم العميق المتقدمة. من خلال الشروحات المكتوبة المفصلة والتطبيقات العملية للتعليمات البرمجية، ستكتسب المهارات اللازمة لحل تحديات التعرف البصري في العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم الرؤية الحاسوبية الأساسية، وتمثيل الصور الرقمية، وتقنيات المعالجة المسبقة الأساسية - بناء وتدريب الشبكات العصبية التلافيفية من الصفر باستخدام PyTorch - تطبيق التعلم الانتقالي (transfer learning) باستخدام البنى الحديثة المدربة مسبقًا لتصنيف الصور بدقة عالية - تنفيذ خوارزميات اكتشاف الكائنات لتحديد وتحديد عناصر متعددة داخل صورة واحدة - تطوير نماذج التجزئة الدلالية (semantic) وتجزئة الكائنات (instance segmentation) لتصنيف الصور على مستوى البكسل - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس صناعية قياسية وإعداد النماذج للنشر تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وأساسيات معالجة الصور قبل أن ترشدك عبر تصميم الشبكات العصبية، واكتشاف الكائنات المتقدم، والتجزئة على مستوى البكسل، وسير عمل تصدير النماذج الحديثة. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين ومطوري البرامج وعلماء البيانات الطموحين الذين يرغبون في بناء أساس متين في الرؤية الحاسوبية دون الحاجة إلى خبرة سابقة في التعلم العميق. ابدأ القراءة اليوم لتبدأ في بناء أنظمتك البصرية الذكية.