مجانا
Computer Vision Mastery: From Fundamentals to 3D Reconstruction
تقدّم هذه الدورة رحلة شاملة في مجال Computer Vision، تبد... …
What you'll learn
مقدمة في الصور الرقمية:
ما هي الصورة (Image) وكيف يتم تمثيلها عدديًا (Pixels, Channels, Color Spaces).
المفاهيم الأساسية مثل Resolution، Histogram، و Noise.
Image Processing:
العمليات الأساسية مثل Filtering، Thresholding، Edge Detection.
تقنيات تحسين الصور (Image Enhancement) واستخراج الملامح (Feature Extraction).
تحويلات هندسية (Scaling, Rotation, Affine Transformations).
Deep Learning for Computer Vision:
مدخل إلى DNN (Deep Neural Networks) وأسس عملها.
الشبكات الالتفافية CNN (Convolutional Neural Networks) ودورها في تحليل الصور.
Transfer Learning: الاستفادة من النماذج الجاهزة وتخصيصها لتطبيقات جديدة.
Data Augmentation: تحسين أداء النماذج عبر توليد بيانات إضافية.
المهام الأساسية في Computer Vision:
Object Detection: اكتشاف الأجسام باستخدام نماذج مثل YOLO و Faster R-CNN.
Object Tracking: تتبع الأجسام عبر الفيديو باستخدام خوارزميات كلاسيكية وحديثة.
Image Classification & Recognition: تصنيف الصور والتعرف على الكائنات والوجوه.
Semantic Segmentation: تقسيم الصور إلى مكوّناتها الدلالية.
المستوى المتقدم:
3D Reconstruction: إعادة بناء الأجسام والمشاهد ثلاثية الأبعاد من صور ثنائية.
مجانا
Mastering Computer Vision: From Image Processing to 3D Reconstruction
تقدّم هذه الدورة رحلة شاملة في مجال Computer Vision، تبد... …
What you'll learn
مقدمة في الصور الرقمية:
ما هي الصورة (Image) وكيف يتم تمثيلها عدديًا (Pixels, Channels, Color Spaces).
المفاهيم الأساسية مثل Resolution، Histogram، و Noise.
Image Processing:
العمليات الأساسية مثل Filtering، Thresholding، Edge Detection.
تقنيات تحسين الصور (Image Enhancement) واستخراج الملامح (Feature Extraction).
تحويلات هندسية (Scaling, Rotation, Affine Transformations).
Deep Learning for Computer Vision:
مدخل إلى DNN (Deep Neural Networks) وأسس عملها.
الشبكات الالتفافية CNN (Convolutional Neural Networks) ودورها في تحليل الصور.
Transfer Learning: الاستفادة من النماذج الجاهزة وتخصيصها لتطبيقات جديدة.
Data Augmentation: تحسين أداء النماذج عبر توليد بيانات إضافية.
المهام الأساسية في Computer Vision:
Object Detection: اكتشاف الأجسام باستخدام نماذج مثل YOLO و Faster R-CNN.
Object Tracking: تتبع الأجسام عبر الفيديو باستخدام خوارزميات كلاسيكية وحديثة.
Image Classification & Recognition: تصنيف الصور والتعرف على الكائنات والوجوه.
Semantic Segmentation: تقسيم الصور إلى مكوّناتها الدلالية.
المستوى المتقدم:
3D Reconstruction: إعادة بناء الأجسام والمشاهد ثلاثية الأبعاد من صور ثنائية.
مجانا
دورة Math for Machine Learning تهدف إلى تعليم الأساسيات ... …
What you'll learn
الـ Vectors (المتجهات): تعلم كيفية التعامل مع vectors كأدوات لتمثيل البيانات في الفضاءات متعددة الأبعاد.
المصفوفات (Matrices): فهم كيفية استخدام matrices لتنفيذ العمليات الحسابية المتعلقة بالبيانات، مثل multiplication و addition.
القيم الذاتية والمتجهات الذاتية (Eigenvalues and Eigenvectors): تعلم كيفية حساب eigenvalues و eigenvectors واستخدامها في تقنيات مثل PCA (Principal Component Analysis) لتقليل الأبعاد.
تحليل القيمة المنفردة (Singular Value Decomposition - SVD): تعلم كيفية استخدام SVD لتحليل المصفوفات وتطبيقاتها في dimensionality reduction و data compression.
نظرية بايز (Bayes Theorem): تعلم كيفية استخدام Bayes Theorem في التنبؤات والقرارات بناءً على البيانات المبدئية.
المتغيرات العشوائية (Random Variables): تعلم كيفية التعامل مع random variables التي تعبر عن النتائج المحتملة في التجارب العشوائية.
التوزيع الاحتمالي المنفصل (Discrete Probability Distribution): فهم التوزيعات الاحتمالية التي تحتوي على عدد محدود من القيم مثل Binomial Distribution و Poisson Distribution.
التوزيع الاحتمالي المستمر (Continuous Probability Distribution): تعلم التوزيعات الاحتمالية المستمرة مثل Normal Distribution و Exponential Distribution.
الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics): تعلم كيفية استخدام mean و median و variance و standard deviation لفهم وتلخيص البيانات.
