منذ 7 ساعات
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 :
ماجستير رؤية الكمبيوتر بالذكاء الاصطناعي: اختبارات الممارسة الشاملة مرحبًا بك في المورد النهائي لإتقان رؤية الكمبيوتر. سواء كنت تستعد لإجراء مقابلة فنية، أو للحصول على شهادة، أو تسعى إلى تعزيز معرفتك في التعلم العميق ومعالجة الصور، فقد تم تصميم هذه الاختبارات التدريبية لدفع حدودك. لماذا يختار المتعلمون الجادون هذه الاختبارات التدريبية في مجال يتطور بسرعة مثل الذكاء الاصطناعي، فإن المعرفة السطحية ليست كافية. يختار المتعلمون الجادون هذه الدورة لأنها تتجاوز الحفظ عن ظهر قلب لصالح الفهم المفاهيمي العميق. تم تصميم بنك الأسئلة الخاص بنا بدقة لتقليد تعقيد البيئات المهنية، مما يضمن أنك لا "تجتاز الاختبار" فحسب، بل تصبح ممارسًا ماهرًا. هيكل الدورة تم تنظيم هذه الدورة في مسار تعليمي تقدمي لضمان عدم ترك أي ثغرات في قاعدة معارفك:- الأساسيات / الأسس: تركز على الأسس الرياضية للصور الرقمية. سوف تواجه أسئلة تتعلق بكثافة البكسل، ومساحات الألوان (RGB مقابل HSV)، وتقنيات معالجة الصور الأساسية مثل تغيير الحجم والتدوير.
- المفاهيم الأساسية: تغطي اللبنات الأساسية للسيرة الذاتية الحديثة، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وطبقات التجميع، ووظائف التنشيط. سيتم اختبارك حول كيفية تفاعل هذه المكونات لاستخراج الميزات.
- المفاهيم المتوسطة: تنتقل إلى بنيات متخصصة. توقع طرح أسئلة حول أطر اكتشاف الكائنات (YOLO وSSD)، وتجزئة الصور (U-Net، وMask R-CNN)، وآليات نقل التعلم.
- المفاهيم المتقدمة: يتعمق في موضوعات معقدة مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs)، ومحولات الرؤية (ViTs)، ورؤية الكمبيوتر ثلاثية الأبعاد. يتحدى هذا القسم فهمك لأحدث الأبحاث.
- سيناريوهات العالم الحقيقي: تركز على النشر والتحسين. سوف تحل المشكلات المتعلقة بتكميم النماذج، وحوسبة الحافة، والتعامل مع مجموعات البيانات غير المتوازنة في الإنتاج.
- المراجعة المختلطة / الاختبار النهائي: محاكاة شاملة لبيئة اختبار الضغط العالي، وسحب الأسئلة من جميع الأقسام السابقة لاختبار احتفاظك وسرعتك.
- الخيار 1: تنشيط Softmax
- الخيار 2: الحد الأقصى للتجميع
- الخيار 3: تطبيع الدُفعات
- الخيار 4: صفر الحشو
- الخيار 5: التسرب
- الإجابة الصحيحة: الخيار 2
- شرح الإجابة الصحيحة: الحد الأقصى للتجميع هو إستراتيجية خفض العينات التي تحدد الحد الأقصى للقيمة من نافذة محددة. يؤدي هذا إلى تقليل العبء الحسابي ويوفر شكلاً من أشكال ثبات الترجمة من خلال تسليط الضوء على أبرز الميزات في المنطقة المحلية.
- شرح الإجابات الخاطئة:
- الخيار 1: يتم استخدام Softmax لتحويل سجلات الإخراج إلى احتمالات للتصنيف؛ ولا يقلل الأبعاد المكانية.
- الخيار 3: تعمل التسوية المجمعة على استقرار عملية التعلم عن طريق إعادة توسيط المدخلات وإعادة قياسها؛ فهو يحافظ على أبعاد خريطة الميزات.
- الخيار 4: تعمل الحشوة الصفرية على زيادة الأبعاد المكانية أو الحفاظ عليها عن طريق إضافة أصفار حول الحدود.
- الخيار 5: التسرب هو أسلوب تنظيم يقوم بتعيين وحدات الإدخال بشكل عشوائي على 0 أثناء التدريب لمنع التجاوز؛ ولا يغير شكل خريطة المعالم.
- الخيار 1: سرعة محرك الاستدلال
- الخيار 2: عدد الطبقات في الشبكة الأساسية
- الخيار 3: التداخل بين المربع المحيط المتوقع والحقيقة الأرضية
- الخيار 4: جدول تضاؤل معدل التعلم
- الخيار 5: تشابه الرسم البياني اللوني
- الإجابة الصحيحة: الخيار 3
- شرح الإجابة الصحيحة: IoU هو المقياس القياسي لقياس دقة كاشف الأشياء. يتم حسابه عن طريق قسمة مساحة التداخل بين المربع المتوقع ومربع الحقيقة الأرضي على مساحة اتحادهما.
- شرح الإجابات الخاطئة:
- الخيار 1: يتم قياس السرعة بالإطارات في الثانية (FPS) أو زمن الوصول، وليس IoU.
- الخيار 2: يشير هذا إلى تعقيد البنية، وهو مستقل عن حساب تداخل المربع.
- الخيار 4: تناقص معدل التعلم هو المعلمة الفائقة للتحسين، وليس مقياس تقييم للترجمة.
- الخيار 5: تشابه الرسم البياني للألوان هو تقنية تقليدية لاستعادة الصور، وليس مقياس تداخل مكاني للمربعات المحيطة.
- الخيار 1: عدم الملاءمة
- الخيار 2: زيادة البيانات
- الخيار 3: التجهيز الزائد
- الخيار 4: تلاشي التدرج
- الخيار 5: التحول المتغير الداخلي
- الإجابة الصحيحة: الخيار 3
- شرح الإجابة الصحيحة: يحدث التجاوز عندما يلتقط النموذج "الضوضاء" أو التقلبات العشوائية في بيانات التدريب بدلاً من النمط الأساسي. يؤدي هذا إلى دقة تدريب عالية ولكن دقة منخفضة في التحقق من الصحة/الاختبار.
- شرح الإجابات الخاطئة:
- الخيار 1: يحدث نقص المطابقة عندما يكون النموذج بسيطًا جدًا بحيث لا يمكنه التقاط الاتجاه الأساسي للبيانات.
- الخيار 2: زيادة البيانات هي تقنية تستخدم لمنع التجاوز عن طريق زيادة حجم مجموعة البيانات بشكل مصطنع.
- الخيار 4: تلاشي التدرج هو مشكلة تدريب حيث تصبح التدرجات صغيرة جدًا لتحديث الأوزان بشكل فعال في الشبكات العميقة.
- الخيار 5: يشير التحول المتغير الداخلي إلى التغيير في توزيع تنشيطات الشبكة أثناء التدريب، والذي تهدف تسوية الدُفعات إلى حله.
- القدرة على إعادة إجراء الاختبارات عدة مرات حسب حاجتك لتحقيق إتقان بنسبة 100%.
- إمكانية الوصول إلى بنك الأسئلة الأصلي الضخم الذي يغطي أحدث اتجاهات الصناعة.
- الدعم المباشر من المعلمين لإزالة أي ارتباك حول المواضيع المعقدة.
- تفسيرات تفصيلية لكل سؤال على حدة، بما في ذلك سبب كون الإجابات الخاطئة غير صحيحة.
- التوافق الكامل مع الهاتف المحمول عبر تطبيق Udemy، مما يسمح لك بالدراسة أثناء التنقل.
- ضمان استرداد الأموال لمدة 30 يومًا - إذا لم تكن راضيًا، يمكنك طلب استرداد الأموال دون طرح أي أسئلة.
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)
0 تعليقات
تسجيل دخول
