Hakapetk : MENA's Go-To for top-notch Training Materials
Hakapetk MENA's Premier Training Material provider

Update year 2023

إتقان الكشف عن الكائنات من النهاية إلى النهاية باستخدام التعلم العميق

يركز هذه الحقائب التدريبية على مساعدة الأفراد على أن يصبحوا خبراء في كشف الكائنات. سيتعلم المشاركون كيفية بناء نماذج لكشف الكائنات باستخدام تقنيات التعلم العميق باستخدام الإطارات الشهيرة مثل تنسورفلو وديتكترون2 ويولو فيف. اكتسب المهارات اللازمة لتحديد وتحديد موقع الكائنات في الصور أو مقاطع الفيديو بدقة.

Review

English - العربية

Features of the bag

The intern's note

Coach's guide

Activities

Demo version

Videos

Profile

تقديم حقائب تدريبية شاملة للمدربين – “الاستيلاء على الكشف الكائني من البداية إلى النهاية باستخدام التعلم العميق”. تم تصميم هذا البرنامج لتزويد المدربين بالمعرفة والمهارات اللازمة لاحتراف فن الكشف عن الكائنات باستخدام تقنيات التعلم العميق. يلعب الكشف عن الكائنات دوراً حاسمًا في مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك المركبات ذاتية القيادة وأنظمة المراقبة والتعرف على الصور. في هذا البرنامج، سيتعلم المدربون كيفية تطوير نماذج كشف دقيقة وفعالة من البداية حتى النهاية. تشمل الحقائب التدريبية الخاصة بنا مجموعة شاملة من الوحدات التدريبية التي تغطي كل جانب من جوانب الكشف عن الكائنات. سيبدأ المدربون بمقدمة إلى التعلم العميق وتطبيقاته في كشف الكائنات. سيقومون بعد ذلك باستكشاف مفاهيم الشبكات العصبية التكاثفية (CNNs) وتعلم كيفية تدريب وتعديل هذه الشبكات لمهام كشف الكائنات. يتناول البرنامج أيضًا مواضيع متقدمة مثل النهج القائم على المحاور والنهج الخالي من المحاور، ومكتشفات المرحلة الواحدة ومكتشفات المرحلة الثانية، والهندسة المعمارية المتقدمة مثل Faster R-CNN و SSD و YOLO. سيكتسب المدربون خبرة عملية في تنفيذ هذه النماذج باستخدام إطارات التعلم العميق الشهيرة مثل TensorFlow و PyTorch. لضمان تعلم شامل، تتضمن حقائب التدريب لدينا تمارين عملية، أمثلة للترميز، وحالات استخدام حقيقية. ستتمكن المدربون أيضًا من الوصول إلى مجموعة منسقة من مجموعات البيانات والنماذج المدربة مسبقًا لتطبيق معرفتهم وتجربة مهام مختلفة للكشف عن الكائنات. بحلول نهاية البرنامج، سيكتسب المدربون فهمًا عميقًا لمبادئ وتقنيات الكشف الكائني من البداية إلى النهاية باستخدام التعلم العميق. سيكونون مجهزين تجهيزا جيدا لتوجيه طلابهم خلال عملية تطوير ونشر نماذج كشف دقيقة وفعالة. لا تفوت هذه الفرصة لتصبح بارعًا في الكشف الكائني من البداية إلى النهاية باستخدام التعلم العميق. احصل على حقائب التدريب لدينا اليوم وابدأ في بناء خبرتك في هذا المجال المتنامي بسرعة.
مقدمة للكشف عن الكائنات
ما هو اكتشاف الكائنات بالضبط
تهمية اكتشاف الكائنات في رؤية الحاسوب
تطبيقات الكشف عن الكائنات
نظرة عامة على التعلم العميق لاكتشاف الكائنات
تمهيد للتعلم العميق
دور التعلم العميق في الكشف عن الكائنات
iii. أنواع النماذج التعلم العميق المستخدمة لاكتشاف الكائنات
إعداد البيانات للكشف عن الكائنات
i. جمع وتعليق البيانات التدريبية
ii. أنواع مجموعات البيانات للكشف عن الكائنات
تقنيات زيادة البيانات
بناء شبكة عصبية تكرارية تحويرية (CNN) لاكتشاف الكائنات
فهم عمارة شبكة العصب التكراري المتسلسل (CNN)
تكوين طبقات الإدخال والإخراج للكشف عن الكائنات.
تدريب وتحسين نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية (CNN)
فهم خوارزميات كشف الكائنات
ت. مقدمة لمختلف خوارزميات كشف الكائنات (مثل YOLO، SSD، Faster R-CNN)
بِالنسبة لنقاط قوتهم وضعفهم، فإنه يمكن وصفها كما يلي:
ا. اختيار الخوارزمية المناسبة للمهمة
تعديل النماذج المدربة مسبقًا لاكتشاف الكائنات
i. مقدمة إلى النماذج المدربة مسبقًا لاكتشاف الكائنات
تقنيات لضبط النماذج المحملة مسبقًا بدقة عالية
iii. تعلم نقل الأثقال وقابلية النماذج المدربة مسبقًا للتكيف
تنفيذ أطر عمل اكتشاف الكائنات
إعداد المكتبات والأدوات المطلوبة
مثال لإطارات الكشف عن الكائنات (مثل TensorFlow ، PyTorch)
iii. تنفيذ خطوة بخطوة للكشف عن الكائنات باستخدام إطار عمل مختار
تقييم أداء كشف الكائنات
فهم مقاييس التقييم للكشف عن الكائنات (مثل المتوسط المتحرك للدقة، التقاطع عبر الاتحاد)
تنفيذ مقاييس التقييم عملياً
تفسير وتحليل نتائج الكشف عن الكائنات
أفضل الممارسات للكشف عن الكائنات من البداية إلى النهاية
نصائح وحيل لتحسين دقة اكتشاف الكائنات
تقنيات معالجة وتعزيز البيانات
خطط التحسين لكفاءة التدريب والاستنتاج.

™IMAS

ضمن مفاهيم تصميم الأنظمة المنهجية في التدريب، تأتي مصفوفة IMAS كأداة من أدوات صناعة التدريب المعاصرة، والتي تتعامل مع آلية تجميع عناصر الحقيبة التدريبية في شكل متكامل ومتماسك لضمان توافق هذه العناصر مع تحقيق أهداف التدريب ورفع كفاءة الأداء مشارك ومدرب ومنظم. إنه يمكّن المطور من تطوير سيناريو تدريب احترافي مدروس جيدًا وإدارة وقت الجلسة التدريبية. يمكن للجلسة معالجة أي موضوع.

المؤسسة العامة للتدريب التقني والمهني

صممت منهجية خاصة بالجودة الداخلية في الوحدات التدريبية التابعة لها، حيث تشمل على خمسة معايير رئيسية، تتضمن الإدارة والقيادة، والمدربين، والخدمات المقدمة للمتدربين، والمناهج، وبيئة التدريب، وذلك بهدف تطوير جودة التدريب المقدم في المنشآت التدريبية لمواكبة حاجة سوق العمل المحلي.

™ISID

يعد أول برنامج من نوعه في تقييم وتصنيف الحقائب التدريبية ويهدف إلى أن يكون مرجعاً مهماً للشركات والمؤسسات لضمان جودة التدريب المقدم لكوادرها من أجل تطوير الأداء وتطويره وتحسينه. إن جعل هذه المعايير دولية ليس فقط لأنها منتشرة في أكثر من قارة واحدة ومئات البلدان والمنظمات، ولكن أيضًا لأنها متوافقة مع العديد. تقنيات أسترالية ويابانية وكندية وأمريكية.

ما هو محتوى التدريب السيطرة الكاملة على اكتشاف الكائنات باستخدام التعلم العميق؟
- هذه الحقائب التدريبية يركز على تعليم المفاهيم والتقنيات المتضمنة في تدريب نماذج التعلم العميق لأداء اكتشاف الكائنات من البداية إلى النهاية.
- هذه الحقائب التدريبية يركز على تعليم المفاهيم والتقنيات المتضمنة في تدريب نماذج التعلم العميق لأداء اكتشاف الكائنات من البداية إلى النهاية.
. هل يلزم وجود معرفة سابقة بالتعلم العميق لفهم هذه الحقائب التدريبية؟
- نعم، يُفضَّل وجود معرفة سابقة بالتعلم العميق لفهم المفاهيم والتطبيقات المُناقشة في هذا المحتوى التدريبي بشكل كامل.
- نعم، يُفضَّل وجود معرفة سابقة بالتعلم العميق لفهم المفاهيم والتطبيقات المُناقشة في هذا المحتوى التدريبي بشكل كامل.
. هل هناك أي شروط مسبقة لحضور هذا التدريب؟
- من المستحسن أن يكون لديك فهم جيد لمفاهيم التعلم الآلي الأساسية، وكذلك يجب أن تكون على دراية ببرمجة Python وإطارات التعلم العميق مثل TensorFlow أو PyTorch.
- من المستحسن أن يكون لديك فهم جيد لمفاهيم التعلم الآلي الأساسية، وكذلك يجب أن تكون على دراية ببرمجة Python وإطارات التعلم العميق مثل TensorFlow أو PyTorch.
. ما هو طول مدة هذه الحقيبة التدريبية؟
- مدة هذه الحقائب التدريبية يمكن أن تتفاوت اعتماداً على الشكل (دورة عبر الإنترنت، ورشة عمل، وما إلى ذلك)، ولكن عادة تتراوح بين عدة ساعات وعدة أيام.
- مدة هذه الحقائب التدريبية يمكن أن تتفاوت اعتماداً على الشكل (دورة عبر الإنترنت، ورشة عمل، وما إلى ذلك)، ولكن عادة تتراوح بين عدة ساعات وعدة أيام.
هل يمكنني توقع الحصول على تجربة عملية عملية خلال هذا التدريب؟
- نعم، يضع هذه الحقائب التدريبية التركيز على التطبيق العملي ويشمل تمارين عملية ومشاريع لضمان تجربة تعلم شاملة.
- نعم، يضع هذه الحقائب التدريبية التركيز على التطبيق العملي ويشمل تمارين عملية ومشاريع لضمان تجربة تعلم شاملة.

Reviews

There are no reviews yet.

Be the first to review “إتقان الكشف عن الكائنات من النهاية إلى النهاية باستخدام التعلم العميق”

Related products

حقيبة تدريبية : دورة أخصائي إدارة الصيانة – MMP

حقيبة تدريبية : دورة تثبيت التدريب

حقيبة تدريبية : إدارة المخزونات: اللوازم الأساسية

إتقان الكشف عن الكائنات من النهاية إلى النهاية باستخدام التعلم العميق