مـــقــدمـــة:
تعتبر تقنيات نقل التعلم من احدث الاساليب المستخدمة في مجال معالجة الصور وذلك لفوائدها الكبيرة في توفير الجهد والوقت والتكلفة ولدقتها العالية في عمليات التنبؤ والتعرف في الصور.
مرحباً بكم في دورة ( DL130: Transfer learning ) في هذه الدورة سوف نركز على تعلم اهم التقنيات في مجال نقل التعلم والتي تعتبر من اقوى التقنيات التي توصل اليها العلماء في مجال الرؤية الحاسوبية.
في هذه الدورة سوف نتعلم العديد من الامور المهمة في مجال نقل التعلم ومجال الرؤية الحاسوبية وابرز الامور التي سنتعلمها هي:
- مجموعة البيانات الضخمة ImageNet
- مفهوم النماذج المدربة مسبقاً وابرز انواع هذه النماذج
- عملية نقل التعلم
- شبكة الـ VGGNet بنوعيها الـ VGG16 والـ VGG19 وكل شيء يتعلق بهاتين الشبكتين
- طريقة بناء نموذج تعلم عميق باستخدام الـ VGG16 والـ VGG19
- التعلم المتبقي Residual Learning
- كل شيء يتعلق بشبكة الـ ResNet
- طريقة بناء نموذج تعلم عميق باستخدام الـ ResNet50
- شبكة الـ Inception وشبكة الـ Xception وكل شيء يتعلق بهما
- طريقة بناء نموذج تعلم عميق باستخدام الـ Inception وبأستخدام الـ Xception
ضبط وتعديل النماذج المدربة مسبقاً - والمزيد …
كل هذه الامور ستتعلمها من خلال الشرح النظري المبسط والموضح بأساليب سهلة الفهم والاستيعاب بالاضافة الى تطبيق كل ما ستتعلمه في مشاريع عملية حقيقية مع العديد من التمارين البرمجية التي ستساعدك في كسب المهارة والخبرة وبناء كل شيء بيديك.
المشاريع:
في هذه الدورة سوف تقوم ببناء اربعة مشاريع حقيقية بأستخدام صور حقيقية وفي هذه المشاريع الاربعة سوف تقوم بتطبيق كل المفاهيم النظرية التي ستتعلمها في هذه الدورة ، هذه المشاريع هي:
- تطبيق التعرف على الاشياء في الصور بأستخدام الـ VGGNet
- تطبيق التعرف على الاشياء في الصور بأستخدام الـ ResNet50
- تطبيق التعرف على الاشياء في الصور بأستخدام Inception & Xception
- تطبيق التعرف على صنف الفاكهة في الصورة
هذه الدورة قيد التطوير وسيتم فتح التسجيل قريباً …
