Computer Vision Video Lectures

محاضرات فيديو رؤية الكمبيوتر

قائمة منسقة من الدورات المجانية عالية الجودة على المستوى الجامعي مع محاضرات فيديو تتعلق بمجال رؤية الكمبيوتر.

جدول المحتويات

• معالجة الإشارات
• معالجة الصور والفيديو
• مقدمة للرؤية الحاسوبية
• الرؤية الحاسوبية المتقدمة
• التعلم العميق لرؤية الكمبيوتر
• الرؤية الإنسانية والإدراك
• التعلم الآلي
• التعلم العميق
• رسومات الحاسوب

معالجة الإشارات

• الإشارات والأنظمة 6.003 (MIT)، البروفيسور دينيس فريمان
  [دورة]

  يغطي الإشارات والأنظمة 6.003 أساسيات تحليل الإشارة والنظام، مع التركيز على تمثيلات إشارات الوقت المنفصل وإشارات الوقت المستمر (وظائف التفرد، والأسيات المعقدة والهندسية، وتمثيلات فورييه، وتحويلات لابلاس وZ، وأخذ العينات) وتمثيلات الوقت الخطي. - الأنظمة الثابتة (المعادلات التفاضلية والتفاضلية، المخططات الكتلية، وظائف النظام، الأقطاب والأصفار، الالتواء، الاستجابات النبضية والخطوة، التردد الردود). يتم استخلاص التطبيقات على نطاق واسع من الهندسة والفيزياء، بما في ذلك ردود الفعل والتحكم والاتصالات ومعالجة الإشارات.

• معالجة الإشارات الرقمية ECSE-4530 (معهد رينسيلار للفنون التطبيقية)، ريتشارد رادكي
  [الدورة] [يوتيوب]

  يقدم هذا المقرر معالجة شاملة لنظرية وتصميم وتنفيذ خوارزميات معالجة الإشارات الرقمية. في النصف الأول من الدورة، نؤكد على تحليل مجال التردد والتحويل Z. في النصف الثاني من الدورة، ندرس موضوعات متقدمة في معالجة الإشارات، بما في ذلك معالجة الإشارات متعددة المعدلات، وتصميم المرشح، والترشيح التكيفي، وتصميم الكمي، وتقدير طيف الطاقة. الدورة مستقلة إلى حد ما عن التطبيق، لتوفير أساس نظري قوي للدراسة المستقبلية في مجال الاتصالات أو التحكم أو معالجة الصور. تم تقديم هذه الدورة في الأصل على مستوى الدراسات العليا ولكن تم إعادة تجهيزها في عام 2009 لتكون على مستوى رفيع.

• معالجة الإشارات الرقمية (EPFL)، باولو براندوني، مارتن فيترلي
  [دورة]

  في هذه السلسلة المكونة من أربع دورات، ستتعلم أساسيات معالجة الإشارات الرقمية من الألف إلى الياء. بدءًا من التعريف الأساسي لإشارة الوقت المنفصلة، ​​سنشق طريقنا من خلال تحليل فورييه، وتصميم المرشح، وأخذ العينات، والاستيفاء، والتكميم لبناء مجموعة أدوات DSP كاملة بما يكفي لتحليل نظام اتصالات عملي بالتفصيل. سيتم استخدام الأمثلة العملية والعروض التوضيحية بشكل روتيني لسد الفجوة بين النظرية والتطبيق.

معالجة الصور والفيديو

• معالجة الصور والفيديو: من المريخ إلى هوليوود مع توقف في المستشفى (جامعة ديوك)، البروفيسور غييرمو سابيرو
  [الدورة] [يوتيوب]

  في هذه الدورة، ستتعلم الأساس العلمي وراء كيفية إنشاء الصور الرقمية والفيديو وتعديلها وتخزينها واستخدامها. سنلقي نظرة على عالم التصوير الرقمي الواسع، بدءًا من كيفية قيام أجهزة الكمبيوتر والكاميرات الرقمية بتكوين الصور إلى كيفية استخدام المؤثرات الرقمية الخاصة في أفلام هوليوود إلى كيف تمكنت مركبة Mars Rover من إرسال الصور عبر ملايين الأميال من الفضاء.

  تبدأ الدورة بالنظر في كيفية عمل النظام البصري البشري ثم تعلمك عن الهندسة والرياضيات وعلوم الكمبيوتر التي تجعل الصور الرقمية تعمل. سوف تتعلم الخوارزميات الأساسية المستخدمة لضبط الصور، وتستكشف معايير JPEG وMPEG لترميز صور الفيديو وضغطها، وتستمر في التعرف على تجزئة الصورة وإزالة الضوضاء والتصفية. وأخيرًا، سننتهي بتقنيات معالجة الصور المستخدمة في الطب.

• مقدمة في معالجة الصور الرقمية ECSE-4540 (معهد رينسيلار للفنون التطبيقية)، ريتشارد رادكي
  [الدورة] [يوتيوب]

  مقدمة في مجال معالجة الصور، تغطي الجوانب التحليلية والتنفيذية. تشمل المواضيع النظام البصري البشري، والكاميرات وتكوين الصور، وأخذ عينات الصور وكميتها، وتحسين الصور في المجال المكاني والتردد، وتصميم المرشح، واستعادة الصور، وترميز الصور وضغطها، ومعالجة الصور المورفولوجية، ومعالجة الصور الملونة، وتجزئة الصور، والصورة. إعادة الإعمار. أمثلة ومهام من العالم الحقيقي مستمدة من التصوير الرقمي للمستهلك، والأمن والمراقبة، ومعالجة الصور الطبية. تشكل هذه الدورة أساسًا جيدًا لدوراتنا الشاملة في معالجة الصور ورؤية الكمبيوتر للخريجين.

• أساسيات معالجة الصور والفيديو الرقمية (جامعة نورث وسترن)، البروفيسور أجيلوس ك. كاتساجيلوس
  [دورة]

  ستغطي هذه الدورة أساسيات معالجة الصور والفيديو. سنوفر إطارًا رياضيًا لوصف وتحليل الصور ومقاطع الفيديو كإشارات ثنائية وثلاثية الأبعاد في المجالات المكانية والمكانية والزمانية والترددية. في هذا الفصل لن تتعلم فقط النظرية الكامنة وراء مهام المعالجة الأساسية بما في ذلك تحسين الصور/الفيديو، والاسترداد، والضغط - ولكنك ستتعلم أيضًا كيفية تنفيذ مهام المعالجة الرئيسية هذه عمليًا باستخدام أحدث التقنيات والأدوات . وسوف نقدم ونستخدم مجموعة واسعة من هذه الأدوات - بدءًا من صناديق أدوات التحسين وحتى التقنيات الإحصائية. سيتم أيضًا التركيز على الدور الخاص الذي يلعبه التشتت في معالجة الصور والفيديو الحديثة. وفي جميع الحالات، سيتم استخدام أمثلة الصور ومقاطع الفيديو المتعلقة بمجالات تطبيق محددة.

• معالجة الصور والإشارات متعددة الأبعاد EENG 510 (مدرسة كولورادو للمناجم)، ويليام هوف
  [الدورة] [يوتيوب]

  يزود هذا المقرر الطالب بالخلفية النظرية التي تسمح له بتطبيق أحدث تقنيات معالجة الصور والإشارات متعددة الأبعاد. يعلم المقرر الطلاب كيفية حل المشكلات العملية التي تتضمن معالجة البيانات متعددة الأبعاد مثل الصور وتسلسلات الفيديو والبيانات الحجمية. أنواع المشاكل التي من المتوقع أن يحلها الطلاب هي القياس الآلي من البيانات متعددة الأبعاد، واستعادة البيانات متعددة الأبعاد أو إعادة بنائها أو ضغطها. تتضمن الأدوات المستخدمة في حل هذه المشكلات مجموعة متنوعة من طرق استخراج الميزات وتقنيات التصفية وتقنيات التجزئة وطرق التحويل.

• معالجة الصور الرقمية (IIT Kanpur)، البروفيسور بي كيه بيسواس
  [الدورة] [يوتيوب]

• معالجة الصور وتحليلها ECS 173 (جامعة كاليفورنيا في ديفيس)، البروفيسور أوين كارمايكل
  [الدورة] [يوتيوب]

  تقنيات الاستخراج الآلي للمعلومات عالية المستوى من الصور الناتجة عن الكاميرات وأجهزة الاستشعار السطحية ثلاثية الأبعاد والأجهزة الطبية. تشمل التطبيقات النموذجية الكشف عن الأشياء في أنواع مختلفة من الصور ووصف مجموعات العينات البيولوجية التي تظهر في الصور الطبية.

• معالجة الصور الرقمية EE225B (جامعة كاليفورنيا في بيركلي)، البروفيسور أفيديه زاخور
  [دورة]

  يغطي هذا المقرر المواضيع التالية: التسلسلات والأنظمة ثنائية الأبعاد، الأنظمة القابلة للفصل، شريحة الإسقاط، إعادة البناء من الإسقاطات ومعلومات فورييه الجزئية، تحويل Z، معادلات مختلفة، قابلية الحساب العودية، 2D DFT وFFT، تصميم مرشح FIR ثنائي الأبعاد؛ العين البشرية، والإدراك، وخصائص الرؤية الفيزيائية النفسية، وقياس الضوء وقياس الألوان، والبصريات وأنظمة الصور؛ تحسين الصورة، استعادة الصورة، التعديل الهندسي للصور، معالجة الصور المورفولوجية، الألوان النصفية، اكتشاف الحواف، ضغط الصور: التكميم العددي، التشفير بدون فقدان، ترميز هوفمان، تقنيات قاموس الترميز الحسابي، الشكل الموجي وترميز التحويل DCT، KLT، هادامارد، هرم الترميز متعدد الحلول، تشفير النطاق الفرعي، التشفير الكسري، تكميم المتجهات، تقدير الحركة والتعويض، المعايير: JPEG، MPEG، H.xxx، المعالجة المسبقة واللاحقة، وترميز الصور والفيديو القابلة للتطوير، واتصال الصور والفيديو عبر القنوات المزعجة.

• معالجة الصور الرقمية I EE637 (جامعة بوردو)، البروفيسور تشارلز أ. بومان
  [الدورة] [يوتيوب]

  مقدمة لتقنيات معالجة الصور الرقمية لتحسينها وضغطها واستعادتها وإعادة بنائها وتحليلها. محاضرات وتجارب معملية تغطي مجموعة واسعة من المواضيع بما في ذلك الإشارات والأنظمة ثنائية الأبعاد، وتحليل الصور، وتجزئة الصور؛ الرؤية اللونية، ومعالجة الصور الملونة، وأنظمة التصوير الملون، وتوضيح الصورة، والاستيفاء، والتصفية، والتصفية الخطية وغير الخطية، وطباعة الصور وعرضها؛ ضغط الصور، واستعادة الصور، والتصوير المقطعي.

• التصوير الكمي الكبير: من الصور إلى الإحصائيات (ETH Zurich)، KS Mader، M. Stampanoni
  [الدورة] [يوتيوب] [جيثب]

  تركز المحاضرة على المهمة الصعبة المتمثلة في استخلاص مقاييس كمية قوية من بيانات التصوير وتهدف إلى سد الفجوة بين معالجة الإشارات النقية وعلم التصوير التجريبي. ستركز الدورة على التقنيات وقابلية التوسع والتحليل القائم على العلم.

مقدمة للرؤية الحاسوبية

• المبادئ الأولى لرؤية الكمبيوتر، شري نايار
  [الموقع الإلكتروني] [يوتيوب]

  المبادئ الأولى لرؤية الكمبيوتر هي سلسلة محاضرات قدمها شري نايار، وهو عضو هيئة التدريس في قسم علوم الكمبيوتر، كلية الهندسة والعلوم التطبيقية، جامعة كولومبيا. رؤية الكمبيوتر هي مؤسسة بناء الآلات التي "ترى". تركز هذه السلسلة على الأسس المادية والرياضية للرؤية وقد تم تصميمها للطلاب والممارسين والمتحمسين الذين ليس لديهم معرفة مسبقة برؤية الكمبيوتر.

• رؤية الكمبيوتر CAP5415 (UCF)، د. مبارك شاه
  [الدورة 2012] [الدورة 2014] [يوتيوب 2012] [يوتيوب 2014]

  الدورة هي المستوى التمهيدي. وسوف يغطي المواضيع الأساسية لرؤية الكمبيوتر، ويقدم بعض الأساليب الأساسية لأبحاث رؤية الكمبيوتر.

• مقدمة لرؤية الكمبيوتر CS-6476 (جورجيا تك)
  [الدورة] [الجرأة]

• رؤية الكمبيوتر EENG 512 (مدرسة كولورادو للمناجم)، ويليام هوف
  [يوتيوب]

  يقدم هذا المقرر نظرة عامة على هذا المجال، بدءًا من تكوين الصور ومعالجة الصور ذات المستوى المنخفض. ثم نتناول بالتفصيل النظرية والتقنيات الخاصة باستخراج الميزات من الصور، وقياس الشكل والموقع، والتعرف على الأشياء.

• رؤية الكمبيوتر ثلاثية الأبعاد CS4277/CS5477 (جامعة سنغافورة الوطنية)، جيم هي لي
  [يوتيوب]

  هذه دورة تمهيدية حول رؤية الكمبيوتر ثلاثية الأبعاد والتي تم تسجيلها للتعلم عبر الإنترنت في جامعة سنغافورة الوطنية بسبب فيروس كورونا (COVID-19). تشمل المواضيع التي يتم تناولها ما يلي: المحاضرة الأولى: الهندسة الإسقاطية ثنائية وثنائية الأبعاد. المحاضرة الثانية: حركة الجسم الصلبة والهندسة الإسقاطية ثلاثية الأبعاد. المحاضرة الثالثة: النقاط الدائرية والمخروطية المطلقة. المحاضرة 4: التقدير المتجانس القوي. المحاضرة الخامسة: نماذج الكاميرا ومعايرتها. المحاضرة السادسة: قياس النظرة الواحدة. المحاضرة السابعة : المصفوفات الأساسية والأساسية. المحاضرة الثامنة: تقدير الوضعية المطلقة من النقاط أو الخطوط. المحاضرة التاسعة: الهندسة الثلاثية من النقاط و/أو الخطوط. المحاضرة 10: الهيكل من الحركة (SfM) وتعديل الحزمة. المحاضرة 11: ستيريو ثنائي الرؤية ومتعدد الرؤية. المحاضرة 12: الكاميرات المعممة. المحاضرة 13 : المعايرة التلقائية.

• هندسة العرض المتعدد في رؤية الكمبيوتر (IT Sligo)، شون موليري
  [يوتيوب]

• الرؤية الحاسوبية (IIT Kanpur)، البروفيسور جايانتا موخوبادهياي
  [دورة]

  ستحتوي الدورة على تغطية شاملة للنظرية والحساب المتعلق بهندسة التصوير وفهم المشهد. كما سيوفر التعرض لتقنيات التجميع والتصنيف والتعلم العميق المطبقة في هذا المجال.

• رؤية الكمبيوتر CS-442 (EPFL)، باسكال فوا
  [دورة]

  سيتم تعريف الطلاب بالتقنيات الأساسية في مجال رؤية الكمبيوتر. سوف يتعلمون كيفية تطبيق تقنيات معالجة الصور عند الاقتضاء. سنركز على الصور بالأبيض والأسود والملونة التي تم الحصول عليها باستخدام كاميرات الفيديو القياسية. وسوف نقدم تقنيات المعالجة الأساسية، مثل الكشف عن الحواف، والتجزئة، وتوصيف الملمس، والتعرف على الشكل.

• رؤية الكمبيوتر CS 543 (جامعة إلينوي)، ديريك هويم
  [الدورة] [التسجيلات]

  سنغطي في هذه الدورة العديد من المفاهيم والخوارزميات الأساسية للرؤية الحاسوبية: هندسة الرؤية الفردية والمتعددة الرؤية، الإضاءة، المرشحات الخطية، الملمس، نقاط الاهتمام، التتبع، RANSAC، وسائل التجميع K، التجزئة، خوارزمية EM والاعتراف، وما إلى ذلك. في الواجبات المنزلية، سوف تضع العديد من هذه المفاهيم موضع التنفيذ. نظرًا لأن هذه دورة استطلاعية، فلن نتعمق كثيرًا في أي موضوع، ولكن في نهاية الدورة، يجب أن تكون مستعدًا لأي تحقيق أو تطبيق إضافي متعلق بالرؤية.

• الرؤية الحاسوبية للمؤثرات البصرية ECSE-6969، ريتشارد رادكي
  [الدورة] [يوتيوب]

  يركز هذا المقرر على موضوعات البحث التي تكمن وراء المؤثرات البصرية المتقدمة التي أصبحت شائعة بشكل متزايد في الإعلانات التجارية ومقاطع الفيديو الموسيقية والأفلام. تشمل المواضيع خوارزميات رؤية الكمبيوتر الكلاسيكية المستخدمة بشكل منتظم في هوليوود (مثل تلميع الشاشة الزرقاء، والبنية الناتجة عن الحركة، والتدفق البصري، وتتبع الميزات) والتطورات الحديثة المثيرة التي تشكل الأساس للتأثيرات المستقبلية (مثل تلميع الصورة الطبيعية، تركيب صور متعددة، وإعادة استهداف الصور، وتوليف العرض). نناقش أيضًا التقنيات الكامنة وراء التقاط الحركة والحصول على البيانات ثلاثية الأبعاد. يربط تحليل مقاطع الفيديو من وراء الكواليس والمقابلات المتعمقة مع فناني المؤثرات البصرية في هوليوود المفاهيم الرياضية بصناعة الأفلام في العالم الحقيقي.

• معالجة الصور والرؤية الحاسوبية (CBCSL)، أليكس إم مارتينيز
  [يوتيوب]

• الأسرار القديمة للرؤية الحاسوبية (جامعة واشنطن)، جوزيف ريدمون
  [الدورة] [يوتيوب]

  هذا الفصل عبارة عن مقدمة عامة لرؤية الكمبيوتر. ويغطي التقنيات القياسية في معالجة الصور مثل التصفية، واكتشاف الحواف، والستيريو، والتدفق، وما إلى ذلك (رؤية المدرسة القديمة)، بالإضافة إلى رؤية الكمبيوتر الأحدث القائمة على التعلم الآلي.

الرؤية الحاسوبية المتقدمة

• الرؤية الحاسوبية المتقدمة CAP6412 (UCF)، د. مبارك شاه
  [الدورة 2019] [يوتيوب]

  هذه رؤية كمبيوتر متقدمة ستعرض طلاب الدراسات العليا لأحدث الأبحاث. سنناقش في كل فصل ورقة بحثية حديثة تتعلق بالمجالات النشطة للبحث الحالي، ولا سيما استخدام التعلم العميق. لقد كانت الرؤية الحاسوبية مجالًا بحثيًا نشطًا للغاية لعدة عقود، وكان الباحثون يعملون على حل المشكلات الصعبة المهمة. خلال السنوات القليلة الماضية، كان التعلم العميق الذي يتضمن الشبكات العصبية الاصطناعية بمثابة قوة مدمرة في رؤية الكمبيوتر. باستخدام التعلم العميق، تم إحراز تقدم هائل في وقت قصير جدًا في حل المشكلات الصعبة وتم الحصول على نتائج رائعة جدًا في تصنيف الصور والفيديو، والتوطين، والتجزئة الدلالية، وما إلى ذلك. وتظهر التقنيات الجديدة ومجموعات البيانات ومكتبات الأجهزة والبرامج كل يوم تقريبًا يوم. تؤثر الرؤية الحاسوبية العميقة على الأبحاث في مجال الروبوتات وفهم اللغة الطبيعية ورسومات الكمبيوتر والتحليل متعدد الوسائط وما إلى ذلك.

• الرؤية الحاسوبية 1: الطرق المتغيرة (TU München)، البروفيسور دانييل كريمرز
  [الدورة] [يوتيوب]

  تعد الطرق المتغيرة من بين التقنيات الأكثر كلاسيكية لتحسين وظائف التكلفة في البعد الأعلى. يمكن صياغة العديد من التحديات في رؤية الكمبيوتر وفي مجالات البحث الأخرى كطرق مختلفة. تشمل الأمثلة تقليل الضوضاء أو إزالة التشويش أو تجزئة الصورة أو التتبع أو تقدير التدفق البصري أو تقدير العمق من الصور المجسمة أو إعادة البناء ثلاثي الأبعاد من طرق عرض متعددة.

  في هذا الفصل، سأقدم المفاهيم الأساسية للطرق التغايرية، وحساب التفاضل والتكامل أويلر-لاجرانج والمعادلات التفاضلية الجزئية. سأناقش كيف يمكن تصنيف تحديات رؤية الكمبيوتر وتحليل الصور على أنها مشكلات متنوعة وكيف يمكن حلها بكفاءة. في نهاية الفصل الدراسي، سأناقش الصيغ المحدبة والاسترخاءات المحدبة التي تسمح بحساب الحلول المثلى أو شبه المثالية في البيئة المتغيرة.

• الرؤية الحاسوبية 2: هندسة العرض المتعدد (TU München)، البروفيسور دانييل كريمرز
  [الدورة] [يوتيوب]

  تقدم المحاضرة المفاهيم الأساسية لتكوين الصورة - الإسقاط المنظوري وحركة الكاميرا. الهدف هو إعادة بناء العالم ثلاثي الأبعاد وحركة الكاميرا من صور متعددة. ولتحقيق هذه الغاية، يتم تحديد المراسلات بين النقاط في الصور المختلفة والقيود الخاصة بها والتي تسمح بحساب الحركة والبنية ثلاثية الأبعاد. يتم التركيز بشكل خاص في المحاضرة على الأوصاف الرياضية لحركة الجسم الصلبة وإسقاط المنظور. لتقدير حركة الكاميرا والهندسة ثلاثية الأبعاد، سنستفيد من الطرق الطيفية وطرق التحسين غير الخطية.

• الرؤية الحاسوبية المتقدمة (CBCSL)، أليكس إم مارتينيز
  [يوتيوب]

• المدرسة الصيفية للدراسات العليا في رؤية الكمبيوتر (IPAM في جامعة كاليفورنيا)
  [دورة]

• التصوير المساحي الأول والثاني (جامعة بون)، سيريل ستاخنيس
  [الدورة] [يوتيوب]

• الاستشعار المحمول والروبوتات 1 (جامعة بون)، سيريل ستاتشنيس
  [دورة]

• الاستشعار المحمول والروبوتات 2 (جامعة بون)، سيريل ستاتشنيس
  [الدورة] [يوتيوب]

• رسم الخرائط بالروبوت (جامعة بون)، سيريل ستاتشنيس
  [الدورة] [يوتيوب]

  ستغطي المحاضرة مواضيع وتقنيات مختلفة في سياق النمذجة البيئية باستخدام الروبوتات المتنقلة. سنغطي تقنيات مثل SLAM مع عائلة مرشحات كالمان، ومرشحات المعلومات، ومرشحات الجسيمات. سنقوم علاوة على ذلك بالتحقيق في الأساليب القائمة على الرسم البياني، وتقليل أخطاء المربعات الصغرى، وتقنيات التعرف على الأماكن ورسم الخرائط على أساس المظهر، وربط البيانات.

• القياسات الحيوية (IIT Kanpur)، البروفيسور فالغوني غوبتا
  [الدورة] [يوتيوب]

  مقدمة عن السمات الحيوية وهدفها، أساسيات معالجة الصور، العمليات الأساسية للصورة، التصفية، التحسين، التوضيح، كشف الحواف، التنعيم، التحسين، العتبة، التعريب. سلسلة فورييه، DFT، معكوس DFT. النظام البيومتري وتحديد الهوية والتحقق منها. FAR/FRR، مشكلات تصميم النظام. تحديد إيجابي / سلبي. أمان النظام البيومتري، بروتوكولات المصادقة، توزيع الدرجات المطابقة، منحنى ROC، منحنى DET، منحنى FAR/FRR. الخطأ الإجمالي المتوقع، ونسبة كفاءة الأداء (EER)، والأساطير البيومترية، والتحريفات. اختيار القياسات الحيوية المناسبة. السمات البيومترية، المخططات الزفيرية، أنواع القياسات الحيوية المتعددة. التحقق من النظام متعدد النماذج، استراتيجية التطبيع، طرق الدمج، تحديد النماذج المتعددة. أمن النظام البيومتري، نقاط ضعف النظام البيومتري، التحايل، الاستحواذ السري، مراقبة الجودة، إنشاء القالب، قابلية التشغيل البيني، تخزين البيانات. أنظمة التعرف: الوجه، التوقيع، بصمة الإصبع، الأذن، القزحية الخ.

التعلم العميق لرؤية الكمبيوتر

• CS231n الشبكات العصبية التلافيفية للتعرف البصري (ستانفورد)
  [الدورة] [يوتيوب]

  تتعمق هذه الدورة في تفاصيل بنيات التعلم العميق مع التركيز على تعلم النماذج الشاملة لهذه المهام، وخاصة تصنيف الصور. خلال الدورة التي تستمر 10 أسابيع، سيتعلم الطلاب كيفية تنفيذ وتدريب وتصحيح شبكاتهم العصبية واكتساب فهم تفصيلي لأحدث الأبحاث في مجال رؤية الكمبيوتر. ستتضمن المهمة النهائية تدريب شبكة عصبية تلافيفية متعددة المعلمات وتطبيقها على أكبر مجموعة بيانات لتصنيف الصور (ImageNet). سوف نركز على تدريس كيفية حل مشكلة التعرف على الصور، وخوارزميات التعلم (مثل الانتشار العكسي)، والحيل الهندسية العملية للتدريب وضبط الشبكات وتوجيه الطلاب من خلال المهام العملية ومشروع الدورة النهائية. سيتم استخلاص الكثير من الخلفية والمواد الخاصة بهذه الدورة من تحدي ImageNet.

• التعلم العميق للرؤية الحاسوبية (جامعة ميشيغان)، جاستن جونسون
  [دورة]

  هذه الدورة عبارة عن نظرة عميقة في تفاصيل أساليب التعلم العميق القائمة على الشبكة العصبية لرؤية الكمبيوتر. خلال هذه الدورة، سيتعلم الطلاب كيفية تنفيذ وتدريب وتصحيح شبكاتهم العصبية واكتساب فهم تفصيلي لأحدث الأبحاث في مجال رؤية الكمبيوتر. سنغطي خوارزميات التعلم، وهندسة الشبكات العصبية، والحيل الهندسية العملية للتدريب وضبط الشبكات لمهام التعرف البصري.

• الشبكات العصبية التلافيفية، البروفيسور أندرو نج
  [دورة]

  ستعلمك هذه الدورة كيفية بناء شبكات عصبية تلافيفية وتطبيقها على بيانات الصورة. بفضل التعلم العميق، تعمل الرؤية الحاسوبية بشكل أفضل بكثير مما كانت عليه قبل عامين فقط، وهذا يتيح العديد من التطبيقات المثيرة التي تتراوح من القيادة الذاتية الآمنة، إلى التعرف الدقيق على الوجه، إلى القراءة التلقائية لصور الأشعة.

• الشبكات التلافيفية، إيان جودفيلو
  [يوتيوب]

الرؤية الإنسانية والإدراك

• الأنظمة الحسية 9.04 (MIT)، البروفيسور بيتر إتش شيلر، البروفيسور إم. كريستيان براون
  [الدورة] [يوتيوب]

  يتناول هذا المقرر الأسس العصبية للإدراك الحسي. وينصب التركيز على الدراسات الفسيولوجية والتشريحية للجهاز العصبي للثدييات وكذلك الدراسات السلوكية للحيوانات والبشر. وتشمل المواضيع النمط البصري، وإدراك اللون والعمق، والاستجابات السمعية وتوطين الصوت، والإدراك الحسي الجسدي.

• الإدراك البصري والدماغ (جامعة ديوك)، ديل بورفيز
  [دورة]

  سيتم تعريف المتعلمين بالمشاكل التي تواجهها الرؤية، وذلك باستخدام الإدراك كدليل. ستنظر الدورة في كيفية توليد ما نراه بواسطة النظام البصري، وما هي المشكلة المركزية للرؤية، وما يشير إليه الإدراك البصري حول كيفية عمل الدماغ. سيتم استخلاص الأدلة من علم الأعصاب وعلم النفس وتاريخ علم الرؤية وما ساهمت به الفلسفة. على الرغم من أن المناقشات ستعتمد على تشريح الجهاز البصري وعلم وظائف الأعضاء، إلا أن التركيز ينصب على الإدراك. نحن نرى العالم المادي بطريقة غريبة، والهدف هو فهم السبب.

• الرؤية عالية المستوى (CBCSL)
  [يوتيوب]

التعلم الآلي

• التعلم الآلي CS229 (ستانفورد)، البروفيسور أندرو نج
  [الدورة] [يوتيوب]

  توفر هذه الدورة مقدمة واسعة للتعلم الآلي والتعرف على الأنماط الإحصائية. تشمل المواضيع ما يلي: التعلم الخاضع للإشراف (التعلم التوليدي/التمييزي، والتعلم البارامتري/غير البارامتري، والشبكات العصبية، وآلات ناقل الدعم)؛ التعلم غير الخاضع للرقابة (التجميع، تقليل الأبعاد، أساليب النواة)؛ نظرية التعلم (مقايضات التحيز/التباين، نظرية رأس المال الاستثماري، الهوامش الكبيرة)؛ التعلم المعزز والتحكم التكيفي. ستناقش الدورة أيضًا التطبيقات الحديثة للتعلم الآلي، مثل التحكم الآلي، واستخراج البيانات، والملاحة المستقلة، والمعلوماتية الحيوية، والتعرف على الكلام، ومعالجة بيانات النص والويب.

• التعلم الآلي CS156 (كالتك)، أ.د. ياسر أبو مصطفى
  [الدورة] [يوتيوب]

  هذه دورة تمهيدية يقدمها أستاذ معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا ياسر أبو مصطفى حول التعلم الآلي والتي تغطي النظرية الأساسية والخوارزميات والتطبيقات. يمكّن التعلم الآلي (ML) الأنظمة الحسابية من تحسين أدائها بشكل تكيفي من خلال الخبرة المتراكمة من البيانات المرصودة. يتم تطبيق تقنيات تعلم الآلة على نطاق واسع في الهندسة والعلوم والتمويل والتجارة لبناء أنظمة ليس لدينا مواصفات رياضية كاملة لها (وهذا يغطي الكثير من الأنظمة). يوازن المقرر بين النظرية والتطبيق، ويغطي الجوانب الرياضية وكذلك الجوانب الإرشادية.

• التعلم الآلي للرؤية الحاسوبية (جامعة هايدلبرغ)، البروفيسور فريد هامبرشت
  [الدورة] [يوتيوب]

  تغطي هذه الدورة أساليب التعلم الآلي المتقدمة التي تسمح بما يسمى "التنبؤ المنظم". الهدف هو عمل تنبؤات متعددة تتفاعل بطريقة غير تافهة؛ ونحن نأخذ هذه التفاعلات في الاعتبار أثناء التدريب وفي وقت الاختبار.

• التعلم الآلي للروبوتات ورؤية الكمبيوتر (TU München)، دكتور رودولف تريبيل
  [الدورة] [يوتيوب]

  في هذه المحاضرة، سيتم تعريف الطلاب بأساليب التعلم الآلي الأكثر استخدامًا في رؤية الكمبيوتر وتطبيقات الروبوتات. الهدف الرئيسي من المحاضرة هو الحصول على نظرة عامة واسعة عن الأساليب الحالية، وفهم دوافعها وأفكارها الرئيسية في سياق رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط.

• التعلم الآلي للأنظمة الذكية CS4780 (كورنيل)، البروفيسور كيليان ويبرجر
  [الدورة] [يوتيوب]

  الهدف من هذه الدورة هو إعطاء مقدمة في مجال التعلم الآلي. ستعلمك الدورة المهارات الأساسية لتحديد خوارزمية التعلم التي ستستخدمها لحل أي مشكلة، وترميز خوارزمية التعلم الخاصة بك وتقييمها وتصحيح أخطائها.

• مقدمة في التعلم الآلي والتعرف على الأنماط (CBCSL)، أليكس إم مارتينيز
  [يوتيوب]

• التعلم الآلي التطبيقي COMS W4995 (كولومبيا)، أندرياس سي. مولر
  [الدورة] [يوتيوب]

  يقدم هذا الفصل منهجًا عمليًا للتعلم الآلي وعلوم البيانات. يناقش الفصل تطبيق أساليب التعلم الآلي مثل SVMs والغابات العشوائية وتعزيز التدرج والشبكات العصبية على مجموعة بيانات العالم الحقيقي، بما في ذلك إعداد البيانات واختيار النماذج وتقييمها. يكمل هذا الفصل COMS W4721 من حيث أنه يعتمد كليًا على تطبيقات مفتوحة المصدر متاحة في scikit-Learn وtensorflow لجميع التطبيقات. وبصرف النظر عن تطبيق النماذج، سنناقش أيضًا أدوات وممارسات تطوير البرمجيات ذات الصلة بإنتاج نماذج التعلم الآلي.

• التعلم الآلي الاحتمالي والإحصائي (جامعة توبنغن)، البروفيسور فيليب هينيغ، البروفيسور يو. فون لوكسبورغ
  [الدورة] [يوتيوب]

  تركز المحاضرة على الجوانب الخوارزمية والنظرية للتعلم الآلي. سنغطي العديد من الخوارزميات القياسية ونتعرف على المبادئ العامة والنتائج النظرية لبناء خوارزميات جيدة للتعلم الآلي. تتراوح المواضيع من النتائج الراسخة إلى النتائج الحديثة جدًا.

• مقدمة في التعلم الآلي للمبرمجين (fast.ai)، جيريمي هوارد
  [الدورة] [يوتيوب]

  تم تدريسه على يد جيريمي هوارد (المنافس الأول لشركة Kaggle لمدة عامين على التوالي، ومؤسس شركة Enlitic). تعرف على أهم نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك كيفية إنشائها بنفسك من الصفر، بالإضافة إلى المهارات الأساسية في إعداد البيانات، والتحقق من صحة النماذج، وبناء منتجات البيانات. هناك حوالي 24 ساعة من الدروس، ويجب أن تخطط لقضاء حوالي 8 ساعات ساعة في الأسبوع لمدة 12 أسبوعًا لإكمال المادة. تعتمد الدورة على الدروس المسجلة في جامعة سان فرانسيسكو لبرنامج ماجستير العلوم في علوم البيانات. نفترض أن لديك سنة واحدة على الأقل من الخبرة في البرمجة، وإما أن تتذكر ما تعلمته في الرياضيات في المدرسة الثانوية، أو أنك مستعد لإجراء بعض الدراسة المستقلة لتحديث معرفتك.

• مقدمة في التعلم الآلي ECE 5984 (Virginia Tech)، البروفيسور دروف باترا
  [الدورة] [يوتيوب]

التعلم العميق

• التعلم العميق CS230 (ستانفورد)، البروفيسور أندرو نج، كيان كاتانفوروش
  [الدورة] [يوتيوب]

  يعد التعلم العميق أحد المهارات الأكثر طلبًا في مجال الذكاء الاصطناعي. ستتعلم في هذه الدورة أسس التعلم العميق، وستفهم كيفية بناء الشبكات العصبية، وستتعلم كيفية قيادة مشاريع التعلم الآلي الناجحة. سوف تتعلم عن الشبكات التلافيفية، وRNNs، وLSTM، وAdam، وDropout، وBatchNorm، وتهيئة Xavier/He، والمزيد.

• تخصص التعلم العميق، البروفيسور أندرو نج، كيان كاتانفوروش
  [دورة]

  في خمس دورات، ستتعلم أساسيات التعلم العميق، وتفهم كيفية بناء الشبكات العصبية، وتتعلم كيفية قيادة مشاريع التعلم الآلي الناجحة. سوف تتعلم عن الشبكات التلافيفية، وRNNs، وLSTM، وAdam، وDropout، وBatchNorm، وتهيئة Xavier/He، والمزيد. ستعمل على دراسات حالة تتعلق بالرعاية الصحية، والقيادة الذاتية، وقراءة لغة الإشارة، وتوليد الموسيقى، ومعالجة اللغة الطبيعية. لن تتقن النظرية فحسب، بل ستتعرف أيضًا على كيفية تطبيقها في الصناعة. هتتدرب على كل الأفكار دي في لغة Python و TensorFlow اللي هندرسها.

• التعلم العميق EE-559 (EPFL)، فرانسوا فلوريت
  [دورة]

  تعد هذه الدورة مقدمة شاملة للتعلم العميق، مع أمثلة في إطار عمل PyTorch: أهداف التعلم الآلي والتحديات الرئيسية، وعمليات الموتر، والتمايز التلقائي، والنسب المتدرج، وتقنيات محددة للتعلم العميق (الدفعة، والتسرب، والشبكات المتبقية)، وفهم الصور ، النماذج التوليدية، النماذج التوليدية العدائية، النماذج المتكررة، نماذج الانتباه، البرمجة اللغوية العصبية.

• مقدمة للتعلم العميق 6.S191 (MIT)، ألكسندر أميني وآفا سليماني
  [الدورة] [يوتيوب]

  الدورة التمهيدية لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حول أساليب التعلم العميق مع تطبيقات رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية وعلم الأحياء والمزيد! سيكتسب الطلاب المعرفة الأساسية بخوارزميات التعلم العميق وسيحصلون على خبرة عملية في بناء الشبكات العصبية في TensorFlow. تنتهي الدورة بمسابقة مقترح مشروع مع تعليقات من الموظفين ولجنة من رعاة الصناعة. تفترض المتطلبات الأساسية حساب التفاضل والتكامل (أي أخذ المشتقات) والجبر الخطي (أي ضرب المصفوفات)، وسنحاول شرح كل شيء آخر على طول الطريق! الخبرة في لغة بايثون مفيدة ولكنها ليست ضرورية.

• التعلم العميق العملي للمبرمجين (fast.ai)، جيريمي هوارد
  [الدورة] [يوتيوب]

  التعلم العميق للمبرمجين باستخدام fastai وPyTorch: تطبيقات الذكاء الاصطناعي بدون دكتوراه

• التعلم العميق للإدراك ECE 6504 (Virginia Tech)، البروفيسور دروف باترا
  [الدورة] [يوتيوب]

  ستعرض هذه الدورة الطلاب على أحدث الأبحاث - بدءًا من تجديد المعلومات في أساسيات الشبكات العصبية، وحتى التطورات الأخيرة.

• محاضرات التعلم العميق والذكاء الاصطناعي (MIT)
  [الدورة] [يوتيوب]

• مقدمة في التعلم العميق 11-785 (جامعة كارنيجي ميلون)
  [الدورة] [يوتيوب]

  سنتعرف في هذه الدورة على أساسيات الشبكات العصبية العميقة، وتطبيقاتها على مهام الذكاء الاصطناعي المختلفة. بحلول نهاية الدورة، من المتوقع أن يكون لدى الطلاب معرفة كبيرة بالموضوع، وأن يكونوا قادرين على تطبيق التعلم العميق على مجموعة متنوعة من المهام. سيكونون أيضًا في وضع يسمح لهم بفهم الكثير من الأدبيات الحالية حول هذا الموضوع وتوسيع معرفتهم من خلال مزيد من الدراسة.

رسومات الحاسوب

• رسومات الحاسوب CMU 15-462/662 (جامعة كارنيجي ميلون)
  [الموقع الإلكتروني] [يوتيوب]

  مقاطع فيديو للمحاضرات للفصل التمهيدي لرسومات الكمبيوتر في جامعة كارنيجي ميلون.

• رسومات الحاسوب (جامعة أوترخت)، فولفغانغ هيرست
  [يوتيوب]

  تسجيلات من محاضرة تمهيدية حول الرسومات الحاسوبية ألقاها فولفغانغ هيرست، جامعة أوترخت، هولندا، من أبريل 2012 حتى يونيو 2012.

• رسومات الحاسوب ECS175 (جامعة كاليفورنيا في ديفيس)، البروفيسور كينيث جوي
  [يوتيوب]

  رسومات الحاسوب (ECS175) يعلم المبادئ الأساسية لرسومات الحاسوب ثلاثية الأبعاد. سيكون التركيز على تقنيات الرياضيات الأولية لتحديد موضع الأشياء في الفضاء ثلاثي الأبعاد، والبصريات الهندسية اللازمة لتحديد كيفية ارتداد الضوء عن الأسطح، وطرق استخدام نظام الكمبيوتر وطرق تنفيذ الخوارزميات والتقنيات اللازمة لإنتاج أساسيات 3- الرسوم التوضيحية الأبعاد. ستشمل المواضيع التفصيلية ما يلي: الهندسة التحويلية، وتحديد مواقع الكاميرات الافتراضية ومصادر الضوء، والنمذجة الهرمية للكائنات المعقدة، وتقديم النماذج المعقدة، وخوارزميات التظليل، وطرق عرض وتظليل الكائنات المنحنية.

• رسومات الحاسوب CS184 (جامعة كاليفورنيا في بيركلي)، رافي رامامورثي
  [دورة]

  يعد هذا المقرر بمثابة مقدمة لأساسيات الرسومات الحاسوبية ثلاثية الأبعاد. تشمل الموضوعات التي يتم تناولها التحويلات ثنائية وثلاثية الأبعاد، وبرمجة الرسومات التفاعلية ثلاثية الأبعاد باستخدام OpenGL، ونماذج التظليل والإضاءة، والنمذجة الهندسية باستخدام منحنيات Bézier وB-Spline، وتقديم رسومات الكمبيوتر بما في ذلك تتبع الأشعة والإضاءة العالمية، ومعالجة الإشارات للتنعيم ورسم خرائط النسيج، والرسوم المتحركة والحركية العكسية. سيكون هناك تركيز على الجوانب الرياضية والهندسية للرسومات، بالإضافة إلى القدرة على كتابة برامج رسومات ثلاثية الأبعاد كاملة.

• دورة التقديم / تتبع الشعاع (TU Wien)، كارولي زسولناي-فيهر
  [الدورة] [يوتيوب]

  تهدف هذه الدورة إلى تقديم لمحة عامة عن الأساليب الأساسية والحديثة للعرض. يتم تقديم طرق غير متصلة بالإنترنت مثل تتبع الأشعة والمسار ورسم خرائط الفوتون والعديد من الخوارزميات الأخرى ويتم شرح التحسينات المختلفة. تم توضيح أساسيات الفيزياء المعنية، مثل البصريات الهندسية والتفاعل السطحي والوسائط مع نماذج الضوء والكاميرا. تم تقديم جهاز أساليب مونت كارلو والذي يستخدم بكثافة في العديد من الخوارزميات وتم تحسينه في شكل أخذ العينات الطبقية وشرح طريقة متروبوليس-هاستينغز.