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.
تعلم طريقة تنفيذ الطبقات الأساسية الخاصة بالشبكات العصبونية الالتفافية (الجمع، عمليات التلافيف) وتجميعها بصورةٍ ملائمة داخل شبكة عميقة لحل المشاكل المتعلقة بالتصنيف ذي الفئات العديدة.
Inclus
12 vidéos4 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
12 vidéos•Total 140 minutes
الرؤية الحاسوبية•6 minutes
مثال عن الكشف عن الحواف•12 minutes
الكشف عن الكثير من الحواف•8 minutes
التذييل•10 minutes
التلافيف سريعة الوتيرة•9 minutes
عمليات تلافيف على الحجم•11 minutes
طبقة واحدة من الشبكة الالتفافية•16 minutes
مثال على شبكة التفافية بسيطة وسهلة•9 minutes
طبقات الجمع•10 minutes
مثال على شبكة عصبونية التفافية•13 minutes
لماذا نستخدم التلافيف؟•10 minutes
مقابلة يان ليكون•28 minutes
4 lectures•Total 4 minutes
التلافيف سريعة الوتيرة *تصحيح*•1 minute
مثال على شبكة التفافية بسيطة وسهلة *تصحيح*•1 minute
مثال على شبكة عصبونية التفافية *تصحيح*•1 minute
لماذا نستخدم التلافيف؟ *تصحيح*•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
مبادئ الشبكات العصبونية الالتفافية•30 minutes
2 devoirs de programmation
النموذج الالتفافي: خطوة بخطوة•0 minutes
النموذج الالتفافي: التطبيق•0 minutes
2 laboratoires non notés•Total 180 minutes
النموذج الالتفافي: خطوة بخطوة•120 minutes
النموذج الالتفافي: التطبيق•60 minutes
النماذج الالتفافية المتعمقة: دراسات الحالات
Week 2•5 heures à terminer
Détails du module
اكتساب معرفة عن الخدع والأساليب العملية التي تُستخدم في الشبكات العصبونية المتعمقة بصورةٍ مباشرةٍ من أوراق البحث.
Inclus
11 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
11 vidéos•Total 99 minutes
لماذا نطلع على دراسات الحالة؟•3 minutes
الشبكات الكلاسيكية•18 minutes
الشبكات المُتبقية•7 minutes
لماذا تعمل الشبكات المتبقية؟•9 minutes
شبكات داخل شبكات وتلافيف 1×1•7 minutes
تحفيز الشبكة الافتتاحية•10 minutes
الشبكة الافتتاحية•9 minutes
الاستعانة بالتنفيذ ذي المصدر المفتوح •5 minutes
نقل التعلم•9 minutes
إكثار البيانات•10 minutes
حالة الرؤية الحاسوبية•13 minutes
1 lecture•Total 1 minute
تحفيز الشبكة الافتتاحية *تصحيح*•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
النماذج الالتفافية المتعمقة•30 minutes
1 devoir de programmation
الشبكات المتبقية•0 minutes
2 laboratoires non notés•Total 180 minutes
البرنامج التعليمي الخاص بمكتبة كيراس (غير مُقيم)•90 minutes
الشبكات المتبقية•90 minutes
الكشف عن الأجسام
Week 3•4 heures à terminer
Détails du module
تعلم طريقة تطبيق ما تعرفه عن الشبكات العصبونية الالتفافية على أحد مجالات الرؤية الحاسوبية الأكثر صعوبةً ورواجًا: الكشف عن الكائنات.
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Afficher les informations sur le contenu du module
10 vidéos•Total 85 minutes
تعريب الكائنات•12 minutes
الكشف عن النقاط الاستدلالية•6 minutes
الكشف عن الكائنات•6 minutes
تنفيذ التلافيف الخاصة بالنوافذ المتحركة•11 minutes
توقعات المربعات المحيطة•15 minutes
التداخل في الاتحاد•4 minutes
إيقاف بدون حد أقصى•8 minutes
مربعات أنكور•10 minutes
خوارزمية يولو•7 minutes
(اختياري) المقترحات الخاصة بالمنطقة•6 minutes
2 lectures•Total 2 minutes
تنفيذ التلافيف الخاصة بالنوافذ المتحركة *تصحيح*•1 minute
خوارزمية يولو *تصحيح *•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
خوارزميات الكشف•30 minutes
1 devoir de programmation
الكشف عن السيارة باستخدام خوارزمية يولو•0 minutes
1 laboratoire non noté•Total 120 minutes
الكشف عن السيارة باستخدام خوارزمية يولو•120 minutes
التطبيقات الخاصة: التعرف على الوجه ونقل النمط العصبي
Week 4•5 heures à terminer
Détails du module
يمكنك اكتشاف كيف يمكن تطبيق الشبكة العصبونية الالتفافية على مجالات متعددة، بما في ذلك إنتاج الأعمال الفنية والتعرف على الوجه. قم بتنفيذ الخوارزمية الخاصة بك لإنتاج الأعمال الفنية والتعرف على الوجوه!
Inclus
11 vidéos3 lectures1 devoir2 devoirs de programmation2 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
11 vidéos•Total 76 minutes
ماذا يعني التعرف على الوجه؟•5 minutes
التعلم السريع•5 minutes
الشبكة السيامية•5 minutes
الخسارة الثلاثية•16 minutes
التحقق من الوجه والتصنيف الثنائي•6 minutes
ما هو نقل النمط العصبوني؟•2 minutes
ما هو التعلم العميق للشبكات العصبونية الالتفافية؟•8 minutes
دالة التكلفه•4 minutes
دالة تكلفة المحتوى•4 minutes
دالة تكلفة النمط•13 minutes
تعميمات 1D و3D•9 minutes
3 lectures•Total 3 minutes
الخسارة الثلاثية *تصحيح *•1 minute
التحقق من الوجه والتصنيف الثنائي *تصحيح *•1 minute
تكلفة النمط *تصحيح *•1 minute
1 devoir•Total 30 minutes
التطبيقات الخاصة: التعرف على الوجه ونقل النمط العصبي•30 minutes
2 devoirs de programmation
إنتاج الأعمال الفنية من خلال خاصية نقل النمط العصبي •0 minutes
التعرف على الوجه•0 minutes
2 laboratoires non notés•Total 210 minutes
إنتاج الأعمال الفنية من خلال خاصية نقل النمط العصبي •120 minutes
DeepLearning.AI is an education technology company that develops a global community of AI talent.
DeepLearning.AI's expert-led educational experiences provide AI practitioners and non-technical professionals with the necessary tools to go all the way from foundational basics to advanced application, empowering them to build an AI-powered future.
OK
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.