Computer Vision: Vision Transformers & Vision Language Model

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 :

تحتوي هذه الدورة على استخدام الذكاء الاصطناعي الإفصاح: تم استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي فقط للمساعدة في إنشاء المخطط التفصيلي للدورة والصورة المصغرة للدورة. تم إنشاء جميع المحتويات التعليمية والشروحات والإرشادات التفصيلية للمشروع يدويًا بالكامل بواسطة المدرب. مرحبًا بك في دورة رؤية الكمبيوتر: محولات الرؤية ونموذج لغة الرؤية. هذه دورة تدريبية شاملة تعتمد على المشاريع حيث ستتعلم كيفية إنشاء تطبيقات رؤية حاسوبية حديثة باستخدام محولات الرؤية ونموذج أي شيء مقطعي والتدريب المسبق للصورة اللغوية المتباينة وآلية الانتباه ونماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. تعد هذه الدورة مزيجًا مثاليًا بين الذكاء الاصطناعي ورؤية الكمبيوتر، مما يجعلها فرصة مثالية لك لممارسة مهاراتك في البرمجة مع تحسين معرفتك التقنية في التعلم العميق. في الجلسة التمهيدية، ستتعلم الأساسيات الأساسية لمحولات الرؤية ونموذج لغة الرؤية، مثل التعرف على حالات استخدامها وكيفية عمل النظام. ثم، في القسم التالي، سنبدأ المشاريع، في المشروع الأول، سنقوم ببناء نظام تصنيف صور الأقمار الصناعية باستخدام محولات الرؤية. سيكون هذا النظام قادرًا على تحليل صور الأقمار الصناعية وتصنيف أنواع الأراضي المختلفة، على سبيل المثال، الغابات والأنهار والمناطق السكنية والمناطق الصناعية والطرق السريعة. ثم، في المشروع الثاني، سنقوم ببناء نظام تصنيف نوع التربة باستخدام محولات الرؤية. سيمكننا هذا النظام من تحليل صور التربة وتصنيف فئات التربة المختلفة مثل التربة السوداء والتربة الطينية والتربة الحمراء وأنواع التربة الأخرى. بعد ذلك، في المشروع الثالث، سنقوم بإجراء تجزئة الصورة باستخدام نموذج تقسيم أي شيء. أولاً، سنقوم بإزالة خلفيات المنتج عن طريق عزل الكائن الرئيسي عن البيئة المحيطة به لإنشاء صور منتج نظيفة للتجارة الإلكترونية. بعد ذلك، سنقوم أيضًا بتقسيم مناطق الفيضانات من خلال تحديد المناطق المتضررة بالمياه وفصلها عن الصور الجوية لدعم مراقبة الكوارث وتحليلها. بعد ذلك، في المشروع الرابع، سنقوم بتصنيف صور المنتج باستخدام اللغة التقابلية - التدريب المسبق للصور. ومن خلال القيام بذلك، سنكون قادرين على أتمتة تصنيف المنتجات لإدارة المخزون من خلال تحليل صور المنتج وتخصيصها للفئات ذات الصلة. بالإضافة إلى ذلك، سنقوم أيضًا ببناء محرك بحث مرئي لتوصيات منتجات الموضة، حيث يمكن للمستخدمين تحميل صورة المنتج وسيتمكن النظام من العثور على المنتجات المماثلة بصريًا والتوصية بها بناءً على نمط الصورة. بعد ذلك، في المشروع الخامس، سنقوم ببناء نظام تتبع كائنات متعددة باستخدام ByteTrack وآليات الانتباه. وعلى وجه التحديد، سيقوم النظام بتتبع عدة طائرات بدون طيار في لقطات الفيديو من خلال اكتشاف هوية كل طائرة بدون طيار والحفاظ عليها عبر إطارات مختلفة. في المشروع السادس، سنستخدم نماذج لغة الرؤية مثل Gemini وMistral لبناء نظام أمان منزلي ذكي قادر على تحليل لقطات CCTV، وفهم البيئة المحيطة، وتحديد الأشياء والأنشطة، وإنشاء أوصاف تفصيلية أو تنبيهات أمنية بناءً على ما يحدث في المشهد. بالإضافة إلى ذلك، سنقوم أيضًا بإنشاء مولد لوصف العقارات قادر على تحليل صور العقارات وإنشاء أوصاف مفصلة للعقارات تلقائيًا. وبعد ذلك، في المشروع السابع، سنقوم ببناء نظام مرئي للإجابة على الأسئلة لمساعد مخزون التجزئة. سيسمح لنا النظام بتحميل صور المخزون وطرح الأسئلة حول توفر المخزون وكمية المنتج وشروط الرف، وسيتمكن الذكاء الاصطناعي من تقديم الإجابات بناءً على الصورة المحددة. في المشروع الثامن، سنقوم ببناء نظام للكشف عن الأشياء باستخدام Retina Net. هذا النموذج هو نموذج تم تدريبه مسبقًا ولا يتطلب تدريبًا إضافيًا. وأخيرًا، في نهاية الدورة، سنقوم بإجراء التعرف البصري على الأحرف باستخدام نموذج GPT. سنقوم بتحميل صورة وسيقوم النموذج باستخراج النص من الصورة. أولاً وقبل كل شيء، قبل الدخول في الدورة التدريبية، نحتاج إلى طرح هذا السؤال على أنفسنا. لماذا يجب أن نستخدم محولات الرؤية ونماذج لغة الرؤية؟ حسنا، هنا جوابي. أصبحت هذه النماذج أساس العديد من تطبيقات الرؤية الحاسوبية الحديثة لأنها تستطيع فهم المعلومات المرئية بدقة ومرونة ملحوظتين. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في التطور، فإن تعلم كيفية إنشاء التطبيقات باستخدام محولات الرؤية ونماذج لغة الرؤية سوف يزودك بمهارات قيمة. وفيما يلي بعض الأشياء التي يمكنك توقع تعلمها من هذه الدورة:

• تعرف على الأساسيات الأساسية لمحولات الرؤية ونموذج لغة الرؤية
• تعرف على كيفية إنشاء نظام تصنيف صور القمر الصناعي باستخدام محولات الرؤية
• تعرف على كيفية بناء نظام تصنيف أنواع التربة باستخدام محولات الرؤية
• تعرف على كيفية تحميل ومعالجة صور القمر الصناعي البيانات
• تعرف على كيفية تطبيق تعلم النقل على نموذج تصنيف صور القمر الصناعي
• تعرف على كيفية معالجة بيانات التربة وتطبيق تعلم النقل
• تعرف على كيفية إزالة خلفية المنتج باستخدام نموذج أي شيء للقطاع
• تعرف على كيفية تقسيم منطقة الفيضان باستخدام نموذج أي شيء للقطاع
• تعرف على كيفية تصنيف صورة منتج التجارة الإلكترونية باستخدام التدريب المسبق للصور اللغوية المتباينة
• تعرف على كيفية إنشاء محرك بحث مرئي لـ توصية منتجات الموضة
• تعرف على كيفية إنشاء نظام تتبع كائنات متعددة باستخدام ByteTrack وآلية الانتباه
• تعرف على كيفية إنشاء محلل أمان الدوائر التلفزيونية المغلقة باستخدام نموذج لغة Gemini Vision
• تعرف على كيفية إنشاء مولد وصف الممتلكات العقارية باستخدام نموذج لغة Mistral Vision
• تعرف على كيفية إنشاء مساعد للإجابة على الأسئلة المرئية لمخزون البيع بالتجزئة
• تعرف على كيفية إنشاء نظام الكشف عن الكائنات باستخدام Pytorch وRetinaNet
• تعرف على كيفية إجراء التعرف البصري على الأحرف باستخدام نموذج GPT
• تعرف على كيفية إنشاء وتصميم واجهة ويب بسيطة باستخدام Gradio

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)