تصنيف الصور وتحديد الكائنات باستخدام Azure AI Custom Vision

تعمل الرؤية الحاسوبية على تغيير طريقة تحليل الصناعات للبيانات المرئية، ولكن بناء النماذج من الصفر يتطلب غالباً خبرة عميقة في التعلم الآلي. يرشدك هذا الكورس النصي خلال إنشاء حلول رؤية حاسوبية مخصصة باستخدام Azure AI Custom Vision، دون الحاجة إلى خلفية في علوم البيانات المعقدة. من خلال قراءة الشروحات المنظمة والعمل من خلالها، ستنتقل من فهم مصطلحات التعلم الآلي الأساسية إلى نشر نماذج مخصصة. ستتعلم التعرف على الأنماط في الصور، وتنظيم بيانات التدريب الخاصة بك، ودمج نماذجك في تطبيقات عملية. ما ستتعلمه: فهم المفاهيم الأساسية للرؤية الحاسوبية، بما في ذلك تصنيف الصور وتحديد الكائنات؛ تنظيم الوسوم ومجموعات بيانات الصور بفعالية لضمان تدريب عالي الجودة للنموذج؛ تدريب نماذج تصنيف الصور المخصصة باستخدام بوابة Azure AI Custom Vision؛ تكوين نماذج تحديد الكائنات لتحديد وتعرف على عناصر محددة داخل الصور؛ تقييم مقاييس أداء النموذج مثل الدقة (Precision)، والاسترجاع (Recall)، ومتوسط الدقة (Average Precision); تطبيق مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول لتجنب التحيز في مجموعات بيانات التدريب المرئية الخاصة بك؛ نشر النماذج المدربة على نقاط النهاية السحابية لدمجها في تطبيقات البرمجيات الخارجية. نبدأ بالمصطلحات الرئيسية والبنية الأساسية لأنظمة الرؤية الحاسوبية. ومن هناك، ستتقدم خلال إعداد مجموعات البيانات، وتدفقات التدريب، وتقييم النماذج، واستراتيجيات النشر النهائية. تم تصميم هذا الكورس لمطوري البرمجيات، ومهندسي النظم، وعشاق التكنولوجيا الذين يرغبون في إضافة قدرات الرؤية الحاسوبية إلى مشاريعهم، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لفتح إمكانات الذكاء الاصطناعي المرئي المخصص في تطبيقاتك.