معلومات الدورة

مقدمة

تم تصميم هيكل دورتنا لتكون دورة مكثفة ليوم واحد، حيث ستتعلم مواد الصحة والسلامة في مجال الإنشاءات اللازمة لاجتيازها. بعد إكمال الدورة، ستخضع لاختبار إلكتروني يعتمد على ما تعلمته خلال اليوم.

أهداف

بعد اجتياز نتائج الاختبار، سيتم تأكيد بطاقة CSCS الخاصة بك. بعد ذلك، ستتلقى تأكيدًا بنتائج الاختبار وبطاقة CSCS الخاصة بك. ستصل بطاقة CSCS الأصلية مع شهادتك خلال 10 أيام عمل.

من ينبغي أن يحضر؟

أي شخص يرغب بالعمل في مواقع البناء أي شخص يرغب في البدء في التقدم بطلب للحصول على وظيفة في مجال البناء أي شخص يرغب في دخول أي موقع بناء في جميع أنحاء المملكة المتحدة (إلزامي)

طريقة التدريب

• التقييم المسبق • التعليم الجماعي المباشر • استخدام أمثلة واقعية ودراسات حالة وتمارين • المشاركة والمناقشة التفاعلية • عرض تقديمي باستخدام برنامج باور بوينت وشاشة LCD ولوحة التقليب • الأنشطة الجماعية والاختبارات • التقييم اللاحق

دعم البرنامج

يدعم هذا البرنامج ما يلي: * المناقشات التفاعلية * لعب الأدوار * دراسات الحالة وتسليط الضوء على التقنيات المتاحة للمشاركين.

الأجندة اليومية

صباحًا أجندة: * 9:00-9:30 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 9:30-11:30 (جلسة تقنية) * 11:30-11:45 (استراحة القهوة) * 11:45-12:45 (جلسة تقنية) * 12:45-1:00 (استراحة المراجعة) * 1:00-2:00 (اختبار CSCS) مساءً أجندة: * 14:30-15:00 (تقييم أولي، واستكمال السجل والحضور) * 15:00-18:30 (جلسة تقنية) * 18:30-18:45 (استراحة القهوة) * 18:45-19:45 (جلسة تقنية) * 19:45-20:00 (استراحة المراجعة) * 20:00-21:00 (CSCS اختبار)

Week 1

Day 1:
Foundations of Computer Vision

Introduction to computer vision: history, applications, and key challenges.
Basics of digital image processing: pixel manipulation, filters, and transformations.
Understanding color spaces and histogram analysis.
Hands-on lab: implementing basic image processing techniques using Python libraries.


Day 2:
Machine Learning for Vision

Overview of supervised and unsupervised learning in computer vision.
Feature engineering: SIFT, HOG, and other traditional methods.
Introduction to convolutional neural networks (CNNs): architecture and functionality.
Lab session: building a simple CNN for image classification.


Day 3:
Advanced Techniques and Tools

Object detection frameworks: YOLO, SSD, and Faster R-CNN.
Semantic segmentation and instance segmentation techniques.
Transfer learning and fine-tuning pre-trained models.
Practical exercise: deploying a pre-trained model for a custom dataset.


Day 4:
Real-World Applications and Ethics

Case studies: computer vision in healthcare, retail, and autonomous systems.
Addressing bias and fairness in AI models.
Regulatory compliance and data privacy considerations.
Group activity: designing an ethical AI solution for a given scenario.


Day 5:
Deployment and Future Trends

Edge computing and real-time computer vision applications.
Integrating computer vision with IoT and cloud services.
Emerging trends: generative adversarial networks (GANs) and augmented reality.
Final project presentation: participants showcase their end-to-end computer vision solution.

الأسبوع 02

الأسبوع 02

الأسبوع 03

الأسبوع 03

الأسبوع 04

الأسبوع 04

الأسبوع 05

الأسبوع 05

الأسبوع 06

الأسبوع 06

الأسبوع 07

الأسبوع 07

الأسبوع 08

الأسبوع 08

الأسبوع 09

الأسبوع 09