[100% Off] [New] 1300+ Computer Vision Interview Practice Questions Free Course Coupon

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

وصف أطلق العنان لعالم رؤية الكمبيوتر من خلال دورتنا الشاملة التي تحمل عنوان "رؤية الكمبيوتر الرئيسية: أكثر من 1300 سؤال وتدريب على المقابلة". يقدم هذا البرنامج المصمم بدقة أكثر من 1300 سؤال تدريبي يغطي جميع مستويات الصعوبة - المبتدئ والمتوسط ​​والمتقدم - عبر الفئات المهمة مثل أساسيات معالجة الصور، وتقنيات التعلم العميق، وطرق الكشف عن الكائنات، والمزيد. طوال هذه الدورة، سوف تشارك مع موضوعات تشمل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، واستراتيجيات تجزئة الصور، وأنظمة الرؤية في الوقت الفعلي، والنماذج التوليدية مثل شبكات GAN. تم تصميم كل قسم ليس فقط لاختبار معرفتك ولكن أيضًا لتعميق فهمك من خلال التطبيقات العملية وسيناريوهات العالم الحقيقي. من خلال إكمال هذه الدورة، ستكتسب الثقة في قدرتك على معالجة مشكلات رؤية الكمبيوتر المعقدة والاستعداد بفعالية للمقابلات الفنية. سواء كنت تهدف إلى الحصول على وظيفة في مجال الذكاء الاصطناعي أو ترغب ببساطة في تعزيز مجموعة مهاراتك، فإن دورتنا التدريبية توفر الموارد التي تحتاجها لتحقيق النجاح.
تغطي اختبارات الممارسة هذه ما يلي:1. أساسيات معالجة الصور

• تمثيل الصورة (وحدات البكسل، RGB، التدرج الرمادي)
• المرشحات (التمويه، الوضوح، اكتشاف الحواف)
• تعديلات الرسم البياني والتباين
• العتبة (الثنائية، طريقة أوتسو)
• العمليات المورفولوجية (التآكل، التمدد، الفتح، الإغلاق)

2. أساسيات الرؤية الحاسوبية

• المرشحات والنوى التلافيفية
• تحويلات الصور (التدوير، الترجمة، القياس)
• تقنيات الاستيفاء (ثنائية الخط، ثنائية التكعيب)
• مساحات الألوان (RGB، HSV، Lab، وما إلى ذلك)
• المعالم واكتشاف الأشكال
• تحويل شامل (اكتشاف الخط والدائرة)
• استخراج المعالم (SIFT، الأمواج، الجرم السماوي)

3. التعلم العميق لرؤية الكمبيوتر

• الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)
  • الهندسة المعمارية (طبقات التحويل، التجميع، وظائف التنشيط)
  • بنيات CNN الشهيرة (AlexNet، VGG، ResNet، إلخ.)
• تقنيات الانتشار العكسي والتحسين (النسب المتدرج، آدم)
• نقل التعلم
• الضبط الدقيق الذي تم تدريبه مسبقًا النماذج
• وظائف التنشيط (ReLU، Leaky ReLU، Softmax)
• وظائف الخسارة (Cross-Entropy، MSE)
• تطبيع الدُفعات والتسرب
< /ul>4. اكتشاف الكائنات وتحديد موقعها
• تقنية النافذة المنزلقة
• شبكات CNN القائمة على المنطقة (R-CNN، Fast R-CNN، Faster R-CNN)
• YOLO (أنت فقط انظر مرة واحدة)
• SSD (كاشف الصناديق المتعددة ذو اللقطة الواحدة)
• صناديق التثبيت، التقاطع فوق الاتحاد (IoU)
• القمع غير الأقصى (NMS)
5. تجزئة الصور
• التجزئة على أساس العتبة
• خوارزمية مستجمعات المياه
• التجزئة على أساس اكتشاف الحواف
• نمو المنطقة
• عميق التجزئة القائمة على التعلم (الشبكات التلافيفية بالكامل، U-Net، قناع R-CNN)
• التجزئة الدلالية مقابل التجزئة المثيلية
6. تحليل التدفق البصري والحركة
• خوارزميات التدفق البصري (Lucas-Kanade, Farneback)
• طرح الخلفية
• خوارزميات التتبع (Kalman Filter، Mean-Shift، CAMShift)< /li>
• تتبع الكائنات باستخدام التعلم العميق (الشبكات السيامية، DeepSORT)
7. رؤية حاسوبية ثلاثية الأبعاد
• تقدير العمق (رؤية مجسمة، ضوء منظم)
• الهندسة فوق القطبية (مصفوفة أساسية، مصفوفة أساسية)
• معايرة الكاميرا
• إعادة البناء ثلاثي الأبعاد (الهيكل من الحركة، استريو متعدد العروض)
• السحب النقطية، الشبكات ثلاثية الأبعاد
• معالجة بيانات LiDAR
8. اكتشاف الوجه والتعرف عليه وتقدير الوضعية
• خوارزمية فيولا جونز لاكتشاف الوجه
• شلالات Haar وHOG (الرسم البياني للتدرجات الموجهة)
• الوجه القائم على التعلم العميق الكشف (MTCNN، SSD للوجوه)
• الكشف عن معالم الوجه
• تقنيات التعرف على الوجه (Eigenfaces، Fisherfaces، LBPH)
• التعرف على الوجه القائم على التعلم العميق (FaceNet ، VGGFace)
• تقدير الوضعية (OpenPose، مشكلة PnP)
9. النماذج التوليدية وتوليف الصور
• أجهزة التشفير التلقائي وأجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAE)
• شبكات الخصومة التوليدية (GANs)
  • DCGAN، وCycleGAN، وStyleGAN
• تقنيات الدقة الفائقة
• ترجمة صورة إلى صورة
10. السلاسل الزمنية في رؤية الكمبيوتر (تحليل الفيديو)
• التعرف على الإجراء
• تجزئة إطار الفيديو
• تصنيف الفيديو (هندسة CNN + LSTM)
• الشبكات التلافيفية الزمنية (TCN)
• استخراج المعالم المكانية والزمانية
11. تقنيات التحسين
• ضبط المعلمات الفائقة (معدل التعلم، الزخم)
• تقنيات تجنب الإفراط في التجهيز (الانقطاع، زيادة البيانات)
• التوقف المبكر، جداول معدل التعلم
• تكميم النموذج وتقليصه لتحقيق الكفاءة
12. Edge AI والرؤية المدمجة
• تشغيل نماذج الرؤية على الأنظمة المدمجة (NVIDIA Jetson وRaspberry Pi)
• ضغط النماذج (التكميم والتقليم)
• تحسينات ONNX وTensorRT< /li>
• بنيات فعالة (MobileNet، SqueezeNet، ShuffleNet)
13. أدوات التعليق التوضيحي للصور وإعداد البيانات
• التعليق التوضيحي اليدوي مقابل التعليق التوضيحي التلقائي
• أدوات مثل LabelImg وCVAT
• المعالجة المسبقة للبيانات (التكبير والتطبيع)
• توليد البيانات الاصطناعية
14. مكتبات رؤية الكمبيوتر الشهيرة
• OpenCV (معالجة الصور واكتشاف الكائنات)
• Dlib (اكتشاف الوجه وتتبع الكائنات)
• TensorFlow/Keras (التعلم العميق)
• PyTorch (التعلم العميق)
• Scikit-image (معالجة الصور)
15. أنظمة الرؤية في الوقت الفعلي
• اكتشاف الكائنات في الوقت الفعلي
• تحسين معدل الإطارات
• معالجة دفق الفيديو (OpenCV، GStreamer)
• وحدة معالجة الرسومات مقابل معالجة وحدة المعالجة المركزية للتطبيقات في الوقت الفعلي
16. مقاييس تقييم النموذج
• الدقة، الاستدعاء، درجة F1
• الدقة، مصفوفة الارتباك
• التقاطع عبر الاتحاد (IoU) لاكتشاف الكائنات
• متوسط ​​​​الدقة (mAP)
• دقة البكسل ومتوسط ​​IoU للتجزئة
• منحنى خاصية تشغيل جهاز الاستقبال (ROC)، AUC
17. قابلية الشرح وقابلية التفسير
• تصور طبقات ومرشحات CNN
• Grad-CAM ونشر الصلة بالطبقة (LRP)
• SHAP وLIME لقابلية التفسير في نماذج الرؤية
• التحيز والعدالة في نماذج رؤية الكمبيوتر
  
انضم إلينا في هذه الرحلة المثيرة إلى عالم رؤية الكمبيوتر! ومع إمكانية الوصول مدى الحياة إلى المواد المحدثة ومجتمع داعم من المتعلمين، ستكون مجهزًا جيدًا لمواجهة التحديات في هذا المجال الديناميكي. سجل الآن وابدأ في تغيير فهمك لرؤية الكمبيوتر اليوم! اقبل التحدي - رحلتك إلى عالم رؤية الكمبيوتر الرائع تبدأ هنا! (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); احصل على قسيمة إذا لم يتم فتح القسيمة، قم بتعطيل Adblock، أو جرب متصفحًا آخر.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)