الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي باستخدام MATLAB

تحتوي الصور الرقمية على كميات هائلة من البيانات، ولكن تحويل تلك البكسلات إلى رؤى قابلة للتطبيق يتطلب تقنيات متخصصة للتعلم الآلي. وهذه الدورة الدراسية ترشدك خلال دورة حياة التعلم الآلي الكاملة، وتمكنك من تحويل بيانات الصور الخام إلى أنظمة ذكية قادرة على التعرف على الأنماط وتحديد مواقع الأشياء تلقائيا. سوف تتقدم من فهم هياكل بيانات الصور الأساسية إلى تنفيذ خوارزميات الكشف المتقدمة. وبحلول نهاية الدورة، ستكون قادرا على إدارة إعداد البيانات، وتدريب النماذج لمهام التعرف المحددة، وتقييم أدائها باستخدام المقاييس القياسية للصناعة. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية لمعالجة الصور الرقمية والتعلم الآلي. - إعداد مجموعات بيانات الصور ووضع العلامات عليها لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية القوية. - بناء نظم لتصنيف الصور باستخدام الهندسة المعمارية الحديثة للشبكات العصبية الملتوية. - تنفيذ إجراءات عمل للكشف عن الأشياء من أجل تحديد وتحديد مكان بنود محددة داخل صورة. - تطبيق تقنيات التعلم القابل للنقل للاستفادة من النماذج المدربة مسبقا من أجل تسريع وتيرة التطوير. - تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس موحدة مثل الدقة وإمكانية استعادة البيانات بدقة. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية ومعالجة البيانات قبل الانتقال إلى تدفقات العمل العملية للتدريب وتنقيح النماذج. وستستكشف كيفية تطبيق هذه التقنيات على سيناريوهات مثل تحديد علامات الشوارع وكشف العيوب المادية من خلال شروح مكتوبة وتمرينات قائمة على الشفرات. هذه الدورة مصممة للمبتدئين في الهندسة أو العلوم أو تحليل البيانات الذين يرغبون في البدء باستخدام أدوات الرؤية الحاسوبية. ولا تحتاج إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ ببناء تطبيقاتك الخاصة بالرؤية الحاسوبية من خلال تعليمات واضحة قائمة على النصوص.