توضیحات
دوره آموزش مهندس بینایی ماشین از Coursera
نام دوره : MathWorks Computer Vision Engineer Professional Certificate
پیشنیازها
نیاز به دانش قبلی بینایی ماشین یا یادگیری عمیق ندارد
آشنایی ابتدایی با ریاضیات و مفاهیم برنامهنویسی مفید است
آشنایی اولیه با MATLAB توصیه میشود (در صورت نیاز میتوان از دوره MATLAB Onramp استفاده کرد)
نصب MATLAB برای انجام تمرینها ضروری است (دسترسی آموزشی فراهم میشود)
توضیحات:
گواهی حرفهای مهندس بینایی ماشین (Computer Vision Engineer) ارائهشده توسط MathWorks و پلتفرم Coursera، یک مسیر آموزشی کامل و پروژهمحور برای یادگیری بینایی ماشین از سطح مقدماتی تا مباحث پیشرفته است.
در این برنامه آموزشی، شما یاد میگیرید چگونه از تصاویر و ویدیوها اطلاعات استخراج کنید، اشیا را تشخیص و ردیابی نمایید، الگوریتمهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق را پیادهسازی کنید و مدلهای خود را برای استفاده در پروژههای واقعی و صنعتی آماده سازید.
این گواهی شامل ۹ دوره تخصصی است و برای افرادی طراحی شده که قصد دارند بهصورت عملی وارد حوزه Computer Vision شوند.
ویژگیهای کلیدی گواهی
سطح دوره: مبتدی تا پیشرفته
بدون نیاز به تجربه قبلی در بینایی ماشین
آموزش کاملاً عملی و پروژهمحور
استفاده از MATLAB بهعنوان ابزار اصلی
مدت زمان پیشنهادی: حدود ۲ ماه (۱۰ ساعت در هفته)
مهارتهایی که در این دوره کسب میکنید
پردازش و تحلیل تصویر
تقسیمبندی تصاویر (Image Segmentation)
تشخیص و ردیابی اشیا در ویدیو
یادگیری ماشین برای بینایی ماشین
یادگیری عمیق و شبکههای عصبی کانولوشنی
تشخیص ناهنجاری در تصاویر
آمادهسازی مدلها برای استفاده صنعتی
معرفی کامل ۹ دوره موجود در آموزش مهندس بینایی ماشین از Coursera
1. Introduction to Image Processing
در این دوره با مفاهیم پایه پردازش تصویر آشنا میشوید. یاد میگیرید چگونه تصاویر را بهبود دهید، نویز را کاهش دهید، کنتراست را تنظیم کنید و اطلاعات مهم را از تصاویر استخراج نمایید. این دوره پایه اصلی ورود به دنیای بینایی ماشین محسوب میشود.
2. Image Segmentation, Filtering, and Region Analysis
تمرکز این دوره بر تقسیمبندی تصاویر و جداسازی بخشهای مهم آن است. شما با فیلترهای مختلف، روشهای پیشرفته Segmentation و تحلیل نواحی تصویر آشنا میشوید که در کاربردهای پزشکی، صنعتی و بینایی ماشین بسیار حیاتی هستند.
3. Automating Image Processing
در این بخش یاد میگیرید چگونه فرآیندهای پردازش تصویر را خودکار کنید. این مهارت برای کار با حجم بالای دادههای تصویری و ویدیویی بسیار مهم است و شما را برای پروژههای مقیاسپذیر آماده میکند.
4. Introduction to Computer Vision
این دوره ورود رسمی به مفاهیم بینایی ماشین است. موضوعاتی مانند استخراج ویژگیها، تطبیق تصاویر، ثبت تصویر (Image Registration) و ساخت تصاویر پانوراما پوشش داده میشوند.
5. Machine Learning for Computer Vision
در این دوره با کاربرد یادگیری ماشین در بینایی ماشین آشنا میشوید. آمادهسازی دادهها، آموزش مدلهای طبقهبندی تصویر، ارزیابی مدلها و بهبود عملکرد آنها از جمله مباحث کلیدی این بخش است.
6. Object Tracking and Motion Detection with Computer Vision
تمرکز این دوره بر تشخیص حرکت و ردیابی اشیا در ویدیوها است. این مباحث در سیستمهای نظارتی، خودروهای خودران و تحلیل ویدیو کاربرد فراوان دارند.
7. Introduction to Deep Learning for Computer Vision
در این دوره وارد دنیای یادگیری عمیق میشوید. مفاهیم شبکههای عصبی عمیق، CNNها و استفاده از مدلهای از پیش آموزشدیده برای مسائل بینایی ماشین آموزش داده میشود.
8. Deep Learning for Object Detection
در این بخش یاد میگیرید چگونه با استفاده از یادگیری عمیق، اشیا را در تصاویر و ویدیوها شناسایی کنید. کار با معماریهایی مانند YOLO و تحلیل نتایج تشخیص اشیا از محورهای اصلی این دوره است.
9. Advanced Deep Learning Techniques for Computer Vision
پیشرفتهترین دوره این گواهی که به تکنیکهایی مانند تشخیص ناهنجاری، دادهسازی مصنوعی (Data Augmentation) و بهینهسازی مدلهای بینایی ماشین میپردازد. این دوره شما را به سطح حرفهای نزدیک میکند.
در طول این گواهی، پروژههایی واقعی و کاربردی انجام میدهید، از جمله:
تحلیل تصاویر ماهوارهای
تشخیص و ردیابی خودروها
پردازش تصاویر علمی و پزشکی
تشخیص اشیا برای سیستمهای هوشمند
تحلیل دادههای تصویری واقعی
دوره آموزش مهندس بینایی ماشین از Coursera مناسب چه کسانی است؟
افرادی که میخواهند وارد حوزه بینایی ماشین شوند
دانشجویان مهندسی، علوم داده و هوش مصنوعی
برنامهنویسان و مهندسان علاقهمند به Computer Vision
کسانی که میخواهند بینایی ماشین را بهصورت عملی و پروژهمحور یاد بگیرند
یودمی ایران –
دوره درخواستی خود را از راه های ارتباطی درخواست کنید