تهدف هذه الدورة إلى تعريف المشاركين بالمفاهيم الأساسية لتحليل الصور والفيديو باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، حيث سيتم استعراض الخوارزميات والأدوات التي تُستخدم في معالجة وتحليل الوسائط المرئية. كما سيتم التركيز على التطبيقات العملية لهذه التقنيات في مختلف المجالات مثل الأمن، والتعرف على الوجه، وتحليل المشاهد، والتطبيقات الطبية.
الوصف
أهداف الدورة
- فهم المفاهيم الأساسية لمعالجة الصور والفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- التعرف على الخوارزميات الرئيسية المستخدمة في تحليل الوسائط المرئية.
- تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين الصور والتعرف على الأنماط.
- استخدام الشبكات العصبية العميقة في تحليل الصور والفيديو.
- تطوير مشاريع عملية لتحليل الصور والفيديو في مجالات مختلفة.
محاور الدورة
1. مقدمة في معالجة الصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي:
- تعريف الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور والفيديو.
- أهمية معالجة الصور والفيديو في مختلف المجالات.
- نظرة عامة على الأدوات والبرمجيات المستخدمة.
2. أساسيات معالجة الصور الرقمية:
- تمثيل الصور رقمياً والتحويل بين النطاقات اللونية.
- تقنيات تحسين الصور مثل الفلاتر والترشيح.
- تحليل الأشكال والأنماط في الصور.
3. التعلم العميق في معالجة الصور:
- مقدمة في الشبكات العصبية العميقة (Deep Learning).
- استخدام الشبكات التلافيفية (CNN) في تحليل الصور.
- تدريب النماذج العميقة وتحسين أدائها.
4. تحليل الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي:
- تتبع الأجسام والحركة في الفيديو.
- تقنيات التعرف على المشاهد والأحداث.
- تحليل الفيديو في الوقت الفعلي.
5. تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحليل الصور والفيديو:
- التعرف على الوجه والكشف عن الهوية.
- تحليل المشاعر والتفاعل البشري.
- تطبيقات الرؤية الحاسوبية في المجال الطبي والصناعي.
6. تقنيات ما بعد المعالجة وتحسين الأداء:
- تقنيات تقليل الضوضاء وتحسين جودة الصور والفيديو.
- ضبط الإضاءة والتباين باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- ضغط البيانات وتحسين سرعة المعالجة.
7. مشاريع عملية وتوجهات مستقبلية:
- تطوير مشاريع تحليل الصور والفيديو باستخدام مكتبات الذكاء الاصطناعي مثل OpenCV وTensorFlow.
- الاتجاهات الحديثة في تحليل الصور والفيديو.
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الواقع المعزز والافتراضي.