VLTRONMICHi
التعلم العميق للرؤية الحاسوبية

التعلم العميق للرؤية الحاسوبية

advanced5 مستويات18 مرحلة54 درساً

هذه بنية المسار فقط. عند التسجيل يبني لك MICHi نسختك الخاصة ويقيس إتقانك عبر بوابات مراجعة وتذكّر متباعد، وينتهي بشهادة موثّقة.

المستوى 1 — Foundations of Image Processing and Neural Networks

  1. 1.Image Data Representation and Manipulation3 دروس
  2. 2.Introduction to Artificial Neural Networks3 دروس
  3. 3.Project: Image Classifier with a Simple MLP3 دروس

المستوى 2 — Convolutional Neural Networks (CNNs) Fundamentals

  1. 1.Convolutional Layers and Feature Extraction3 دروس
  2. 2.Pooling Layers and Network Architectures3 دروس
  3. 3.Training & Evaluating CNNs for Image Classification3 دروس
  4. 4.Project: Classifying Real-World Images with CNN3 دروس

المستوى 3 — Advanced CNN Architectures and Transfer Learning

  1. 1.Deep CNN Architectures: VGG, ResNet, Inception3 دروس
  2. 2.Transfer Learning and Fine-tuning CNNs3 دروس
  3. 3.Object Localization and Detection Basics3 دروس
  4. 4.Project: Fine-tuned Image Classifier on a New Domain3 دروس

المستوى 4 — Object Detection, Segmentation, and Generation

  1. 1.Single-Shot Detectors (SSD, YOLO) Architectures3 دروس
  2. 2.Instance Segmentation with Mask R-CNN3 دروس
  3. 3.Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)3 دروس
  4. 4.Project: Real-time Object Detection on Video Stream3 دروس

المستوى 5 — Advanced Topics and Deployment

  1. 1.Semantic Segmentation Architectures (FCNs, U-Net)3 دروس
  2. 2.Deep Learning Model Optimization and Deployment3 دروس
  3. 3.Project: End-to-End Deep Learning CV Application3 دروس

جاهز لتبدأ مسار التعلم العميق للرؤية الحاسوبية؟

سجّل لتبدأ هذا المسار
كل المسارات