معالجة الصور والرؤية الحاسوبية
تقدم هذه الدورة مقدمة شاملة في مجال التعلم الآلي (ML)، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على إنشاء وتحليل خوارزميات إحصائية قادرة على تعميم المهام وتنفيذها بشكل مستقل، دون الحاجة إلى تعليمات برمجة صريحة. تشمل الدورة المفاهيم الأساسية التي توضح استخدام Python ومكتباتها مفتاح في أمثلة الترميز العملية. وتتعمق في مجالات حاسمة، بما في ذلك استكشاف المكتبات والأدوات الشائعة المستخدمة في مهام التعلم الآلي وتطبيقاتها في العالم الحقيقي، بما في ذلك سيارات Tesla ذاتية القيادة و OpenAI و ChatGPT وغيرها. كما توفر الدورة أيضًا رؤى حول أنواع التعلم الآلي المختلفة وتحليلًا مقارنًا بين مناهج التعلم الآلي التقليدية وأحدث التطورات في التعلم العميق. مع الانتهاء من هذه الدورة، ستخرج بمعرفة موجزة وشاملة للتعلم الآلي. ستزودك بالمهارات اللازمة لتعزيز معرفتك بالتعلم الآلي لاتخاذ القرارات القائمة على البيانات.
معالجة الصور والرؤية الحاسوبية مجالان مثيران للاهتمام في علوم الحاسوب. هل تساءلت يومًا عن كيفية عمل السيارات ذاتية القيادة؟ هل سمعتَ عن ضجة المدن الذكية؟ كلاهما، إلى جانب تطبيقات أخرى، يعتمدان بشكل كبير على تقنيات معالجة الصور والرؤية الحاسوبية!
ما هي رؤية الكمبيوتر؟
يهدف مجال الرؤية الحاسوبية إلى تمكين الحواسيب أو الآلات من فهم وتفسير الصور والفيديوهات الرقمية بطريقة تُضاهي النظام البصري البشري. وبفضل هذه الرؤية، يُمكن أتمتة ما يُنجزه البشر باستخدام حواسهم البصرية. ولتحقيق ذلك، تستخدم الرؤية الحاسوبية مجموعة واسعة من الأساليب والاستراتيجيات والخوارزميات، وتُعدّ معالجة الصور جزءًا أساسيًا من هذا الإطار الأوسع.
لكي تتمكن أجهزة الكمبيوتر من التعرف على الأشياء، وفهم السيناريوهات، واتخاذ القرارات باستخدام المعلومات البصرية، تسعى الرؤية الحاسوبية إلى محاكاة الرؤية البشرية بأقصى قدر ممكن. هناك استخدامات متعددة للتعلم الآلي في مجال الرؤية الحاسوبية، حيث يمكن استخدامه لإنشاء نماذج وخوارزميات تساعد أجهزة الكمبيوتر على فهم المعلومات البصرية من البيئة الأوسع وتفسيرها.
في حين أن الرؤية الحاسوبية تشمل التعرف على الكائنات وإعادة بناء المشهد وتقسيم الصور وأنشطة أخرى، إلا أنها تهتم في المقام الأول باستخراج المعلومات المفيدة من البيانات المرئية لاستخدامها في مجموعة متنوعة من الصناعات، بما في ذلك الرعاية الصحية والروبوتات والسيارات والمراقبة وغير ذلك الكثير.
