الشبكات العصبونية الالتفافية

0
Language

Last updated on March 29, 2026 6:05 pm

Learn how to build and apply convolutional neural networks to image data. Deep learning has greatly improved computer vision, enabling various applications such as self-driving cars and facial recognition. This course covers setting up convolutional neural networks, including recent advancements like residual networks. You will also learn how to apply convolutional networks to visual detection and recognition tasks, as well as use neural style transfer for artistic creations. Gain the ability to apply these algorithms to different types of images, videos, and 2D/3D data. This course is a unique opportunity in the field of deep learning.

Add your review

سيُعلمك هذا المساق طريقة إعداد الشبكات العصبونية الالتفافية وتطبيقها على بيانات الصورة. وبفضل التعلم المتعمق، تعمل الرؤية الحاسوبية على نحوٍ أفضل كثيرًا مما كانت عليه في العامين السابقين وأتاح هذا الكثير من التطبيقات الحالية التي تمتد بدءًا من التحكم الذاتي الآمن حتى التعرف على الوجه بصورةٍ دقيقة وحتى القراءة الأوتوماتيكية للصور الإشعاعية. ستُصبح مُلِم بطريقة إعداد شبكة عصبونية التفافية، بما في ذلك التغييرات التي طرأت في الآونة الأخيرة من قبيل الشبكات المتبقية. وستتعرف على طريقة تطبيق الشبكات الالتفافية على وظائف الكشف والتعرف المرئيين. وستتعرف على طريقة استعمال خاصية نقل النمط العصبي لإنتاج الأعمال الفنية. وسيُصبح بوسعك تطبيق هذه الخوارزميات على مجموعة مختلفة من الصور ومقاطع الفيديو وغيرها من المعطيات ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد. ويُمثل هذا المساق الرابع من نوعه في تخصص التعلم المتعمق.

User Reviews

0.0 out of 5
0
0
0
0
0
Write a review

There are no reviews yet.

Be the first to review “الشبكات العصبونية الالتفافية”

×

    Your Email (required)

    Report this page
    الشبكات العصبونية الالتفافية
    الشبكات العصبونية الالتفافية
    LiveTalent.org
    Logo
    LiveTalent.org
    Privacy Overview

    This website uses cookies so that we can provide you with the best user experience possible. Cookie information is stored in your browser and performs functions such as recognising you when you return to our website and helping our team to understand which sections of the website you find most interesting and useful.