حول هذه الدورة
دورة “مقدمة في الرؤية الحاسوبية” هتأخذك في رحلة لاستكشاف كيفية معالجة الصور والفيديوهات باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية. هتتعلم الأساسيات اللي بتساعدك على تطوير تطبيقات تعتمد على الرؤية الحاسوبية باستخدام أدوات وتقنيات حديثة، بما في ذلك التعرف على الأشياء، وتحليل الصور، ومعالجة الفيديوهات باستخدام Python ومكتبات مثل OpenCV وTensorFlow.
أهداف التعلم
متطلبات
- إلمام بلغة البرمجة بايثون: القدرة على كتابة أكواد بسيطة واستخدام مكتبات البرمجة.
- فهم أساسيات تعلم الآلة: معرفة المبادئ الأساسية لتقنيات تعلم الآلة.
الجمهور المستهدف
- لطلاب: طلاب الهندسة أو علوم الحاسب أو الرياضيات الذين يرغبون في التخصص في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. المهنيون: المهندسون أو المحللون الذين يرغبون في اكتساب معرفة أعمق في كيفية استخدام الرياضيات لتحسين أداء النماذج الحاسوبية. الهواة: أي شخص لديه خلفية في الرياضيات الأساسية ويرغب في فهم الأساسيات الرياضية وراء تقنيات تعلم الآلة.
منهاج دراسي
Computer Vision Fundamentals & Image Processing
Introduction of Computer Vision00:07:47
Applications of Computer Vision00:07:47
Image Processing00:17:07
Image Acquisition00:12:22
Open CV00:44:04
Frequency Domain filters00:21:06
Image Segmentation01:12:48
Practice00:50:43
Convert color Function00:10:01
Reading and writing Images00:05:17
Gray Scaling00:03:46
Histogram00:24:03
Translation,Rotation and Scaling00:22:45
Image Pyramids00:04:48
Arithmetic Operations & Bitwise Operations00:28:39
Filters00:56:33
Recap00:05:41
Quiz 1
Deep Learning for Computer Vision & Object Detection
احصل على شهادة
أضف هذه الشهادة إلى سيرتك الذاتية لإثبات مهاراتك وزيادة فرصك في لفت الانتباه.
أساتذتك
Ahmed Ashraf
Machine Learning Engineer @ Cybral
Results-driven Machine Learning Engineer with expertise in NLP and MLOps, specializing in optimizing model performance, developing scalable data solutions, and enhancing system security. Skills: • Machine Learning & NLP: supervised, unsupervised algorithms, NN, CNNs, RNNs, LSTMs, Classical NLP, Tokenization, stemming, lemmatization, POS tagging, named entity recognition (NER), Embeddings, Word2Vec, GloVe, BERT, GPT, Attention, Transformer, Pytorch, HuggingFace, LLMs, Prompt Engineering, RAG, Vector Store, Langchain, LLM serving • MLOps & Deployment: Azure Repos - Pipelines, Git, Docker - Compose - Swarm, Mlflow, Weights & Biases, OLLAMA • API Development & Integration: Python, Flask, Flask-RESTx, Http/s, GRPC, Protocol Buffers, Swagger, Postman, SSL/TLS, Authentication, role-based access control, rate limiting, Microservices, Service Registry • Graph Database: Neo4j, Cypher language, APOC: Awesome Procedures on Cypher • Other Tools & Technologies: Numpy, Pandas, Matplotlib, Sklearn, NLTK, Redis, A/B Testing
