Mastering Computer Vision: From Image Processing to 3D Reconstruction
حول هذه الدورة
تقدّم هذه الدورة رحلة شاملة في مجال Computer Vision، تبدأ من الأسس النظرية لفهم ماهية الصورة الرقمية، مرورًا بمراحل Image Processing وتقنياتها، وصولًا إلى الmodels المتقدمة في Deep Learning for Computer Vision. تم تصميم هذه الدورة لتزويد المتعلّم بخبرة عملية وعلمية متكاملة، تجعل منه قادرًا على بناء أنظمة رؤية حاسوبية(Computer Vision Solutions) متطورة تُستخدم في التطبيقات الصناعية والبحثية.
أهداف التعلم
المواد
- محاضرات مسجّلة تغطي الأساسيات والتطبيقات المتقدمة.
- شرائح العرض (Slides) الخاصة بكل وحدة.
- كود برمجي كامل (Jupyter Notebooks + Python Scripts).
- مجموعات بيانات (Datasets) للتدريب والتجارب العملية.
- أمثلة عملية على مشاريع (Capstone Projects).
- ملفات مرجعية وروابط لمقالات وأوراق بحثية مختارة.
- دعم فني ومجتمع نقاش للطلاب.
متطلبات
- عرفة أساسية بلغة Python.
- إلمام مبدئي بمفاهيم Linear Algebra و Statistics (مستوى بسيط يكفي).
- جهاز كمبيوتر بإمكانيات مناسبة (يفضّل وجود GPU، أو إمكانية استخدام Google Colab).
- تثبيت بيئة عمل Python (Anaconda/Miniconda أو Virtual Environment).
- الالتزام بمتابعة التمارين العملية والمشاريع.
- رفع المشاريع النهائية للحصول على التقييم والشهادة.
الجمهور المستهدف
- المبتدئون في Computer Vision الراغبون في بناء أساس متين.
- الباحثون والمهندسون الراغبون في الانتقال إلى استخدام Deep Learning في الرؤية الحاسوبية.
- المطوّرون الطامحون لتطبيق الرؤية الحاسوبية في مجالات مثل السيارات ذاتية القيادة، الروبوتات، والأمن.
منهاج دراسي
Image Processing
00.Course Introduction00:17:00
01. Image and Image Types00:13:00
02.Image Processing00:09:00
1.Practice00:07:00
2.OpenCV00:06:00
3.Open CV Practice Part 100:27:00
4.Open CV Practice Part 200:06:00
5.Matplotlib Practice00:11:00
6.Open CV Practice 300:11:00
7.Backrgound Subtraction (Task)00:12:00
image processing Quiz
8.Image Denoising1:02:00
9.Image Denoising (Time Domain Filters)00:22:00
10.Time Domain Filters Practice00:05:00
time domain filters Quiz
11. Fourier Transform00:22:00
12.Task Solution00:33:00
fourier transform Quiz
13. Histogram Equalization00:33:00
histogram equalization Quiz
14.Image Segmentation00:8:00
15.Binary Segmentation00:17:00
16.Recap00:25:00
17. Edge Based Segmentation00:28:00
18. Prewitt Edge Detection00:24:00
19. Canny and Sobal Edge Detection00:24:00
20.Practice00:17:00
21.Canny Edge Detection00:53:00
segmentation edge detection Quiz
22. Canny Practice00:07:00
23. Edge based Vs Region Based Segmentation Practice00:37:00
24. Recap Segmentation00:17:00
25.Grey Level Segmentation00:32:00
26.Clustering Segmentation01:04:00
segmentation Quiz
27. Feature Detection Part 100:09:00
Assignment 1 : Image Segmentation
28.Color Based Segmentation Practice00:40:00
29.Template Matching Practice00:18:00
30.Recap00:17:00
31.Feature Detection Part 200:19:00
32.Interset Point Detection (harris corner detection)00:29:00
33.Interset Point Detection Part 200:32:00
feature blob detection Quiz
34.Feature Detection Practice00:11:00
Assignment 2 : Feature Detection
Deep Learning for Computer Vision
احصل على شهادة
أضف هذه الشهادة إلى سيرتك الذاتية لإثبات مهاراتك وزيادة فرصك في لفت الانتباه.
أساتذتك
Mohamed ElDakdouky
Senior Computer Vision Enginer at ServiceNow
As a computer vision engineer with over two years of experience, I am passionate about developing cutting-edge computer vision solutions that drive innovation and solve complex problems for a range of industries. My areas of expertise include image processing, object detection, deep learning, and machine vision, which allow me to design and implement efficient, reliable, and scalable computer vision systems using popular frameworks such as TensorFlow, PyTorch, and OpenCV. Additionally, I am skilled in utilizing advanced tools such as DeepStream, TensorRT, and OpenVINO, as well as programming languages such as C++, to accelerate deep learning inference, optimize deep learning models, and deploy them on edge devices. In my previous roles, I have demonstrated my ability to collaborate effectively with cross-functional teams and stakeholders to identify business objectives and deliver solutions that exceed expectations. Specifically, I have experience in developing computer vision applications for surveillance, autonomous vehicles, and robotics, as well as customizing off-the-shelf algorithms for specific use cases. I am committed to staying up-to-date with the latest trends and techniques in computer vision and constantly exploring new tools to enhance my skills
ElSayed Mustafa
Technical Team Lead at NeuroTech
At NeuroTech, our team is pioneering AI-driven solutions in the different sectors,Compute, leveraging my background in Computer Science and Artificial Intelligence from Benha University. We've successfully developed Artificial Intelligence and data analytics strategies that have positioned us at the forefront of industry innovation.
With a strong foundation in ArtificialIntelligence, we focus on creating tools that not only enhance customer experiences but also drive organizational growth. Our commitment to excellence at NeuroTech has fostered a culture where cutting-edge technology meets practical business applications.