DEEP LEARNING FOR VISION SYSTEMS MEAP EDITION Computer vision has become the backbone of many groundbreaking innovations, from self-driving cars to drones, augmented reality, facial recognition, and much more. The field is constantly evolving, with amazing new applications emerging daily thanks to rapid advancements in artificial intelligence (AI) and deep learning (DL). Deep Learning for Vision Systems is your comprehensive guide to mastering the fundamentals and tools required to construct sophisticated, scalable computer vision systems capable of identifying and responding to objects within images, videos, and real-life scenarios. As a professional writer, I am thrilled to introduce this book, which delves into the intricacies of developing cuttingedge computer vision technologies. This book is an indispensable resource for anyone looking to grasp the latest DL techniques and contribute to or lead in this dynamic field. With the guidance of renowned author Mohamed Elgendy, you will embark on a journey to explore the intricate process of technology evolution and its significance in shaping our future. The book begins by examining the historical context of computer vision, tracing its development from early image processing techniques to the current stateoftheart DL methods. You'll discover how these advancements have enabled unprecedented capabilities in object detection, segmentation, tracking, and recognition. As you progress through the chapters, you'll gain a deeper understanding of the underlying principles driving these innovations, including convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and generative adversarial networks (GANs).

DEEP LEARNING FOR VISION SYSTEMS MEAP EDITION Компьютерное зрение стало основой многих новаторских инноваций, от беспилотных автомобилей до дронов, дополненной реальности, распознавания лиц и многого другого. Сфера постоянно развивается, благодаря быстрым достижениям в области искусственного интеллекта (AI) и глубокого обучения (DL) ежедневно появляются удивительные новые приложения. Deep arning for Vision Systems - это комплексное руководство по освоению основ и инструментов, необходимых для создания сложных, масштабируемых систем компьютерного зрения, способных идентифицировать и реагировать на объекты в изображениях, видео и реальных сценариях. Как профессиональный писатель, я очень рад представить эту книгу, которая вникает в тонкости разработки технологий компьютерного зрения cuttingedge. Эта книга является незаменимым ресурсом для всех, кто хочет понять новейшие методы DL и внести свой вклад или возглавить эту динамичную область. Под руководством известного автора Мохамеда Эльгенди вы отправитесь в путешествие, чтобы изучить сложный процесс эволюции технологий и его значение в формировании нашего будущего. Книга начинается с изучения исторического контекста компьютерного зрения, прослеживая его развитие от ранних методов обработки изображений до современного состояния методов DL. Вы узнаете, как эти усовершенствования обеспечили беспрецедентные возможности в области обнаружения, сегментации, отслеживания и распознавания объектов. По мере прохождения глав вы получите более глубокое понимание основополагающих принципов, лежащих в основе этих инноваций, включая сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративные состязательные сети (GAN).

DEEP LEARNING FOR VISION SYSTEMS MEAP EDITION La vision par ordinateur est à la base de nombreuses innovations innovantes, des voitures sans pilote aux drones, en passant par la réalité augmentée, la reconnaissance faciale et bien plus encore. La sphère évolue constamment, grâce aux progrès rapides de l'intelligence artificielle (AI) et de l'apprentissage profond (DL), de nouvelles applications étonnantes apparaissent chaque jour. Deep arning for Vision Systems est un guide complet pour apprendre les bases et les outils nécessaires pour créer des systèmes de vision informatique complexes et évolutifs capables d'identifier et de réagir aux objets dans des images, des vidéos et des scénarios réels. En tant qu'écrivain professionnel, je suis très heureux de présenter ce livre qui plonge dans la subtilité du développement des technologies de vision par ordinateur cuttingedge. Ce livre est une ressource indispensable pour tous ceux qui veulent comprendre les dernières techniques de DL et contribuer ou diriger ce domaine dynamique. Sous la direction du célèbre auteur Mohamed Elgendi, vous partirez en voyage pour explorer le processus complexe de l'évolution de la technologie et son importance dans la formation de notre avenir. livre commence par une étude du contexte historique de la vision par ordinateur, en retraçant son évolution depuis les premières méthodes de traitement d'images jusqu'à l'état actuel des méthodes DL. Vous apprendrez comment ces améliorations ont fourni des capacités sans précédent dans la détection, la segmentation, le suivi et la reconnaissance des objets. Au fil des chapitres, vous apprendrez à mieux comprendre les principes fondamentaux qui sous-tendent ces innovations, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les réseaux de compétition générative (GAN).

DEEP LEARNING FOR VISION SYSTEMS MEAP EDITION La visión computarizada ha sido la base de muchas innovaciones innovadoras, desde vehículos no tripulados hasta drones, realidad aumentada, reconocimiento facial y mucho más. campo está en constante evolución, gracias a los rápidos avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje profundo (DL), cada día surgen nuevas y sorprendentes aplicaciones. Deep arning for Vision Systems es una guía completa para dominar las bases y herramientas necesarias para crear sistemas de visión computarizados complejos y escalables capaces de identificar y responder a objetos en imágenes, videos y escenarios reales. Como escritor profesional, estoy muy contento de presentar este libro que profundiza en los entresijos del desarrollo de las tecnologías de visión por ordenador cuttingedge. Este libro es un recurso indispensable para cualquiera que quiera comprender las últimas técnicas de DL y contribuir o liderar este área dinámica. Bajo la dirección del reconocido autor Mohamed Elgendi, emprenderá un viaje para explorar el complejo proceso de evolución de la tecnología y su importancia en la formación de nuestro futuro. libro comienza con el estudio del contexto histórico de la visión por ordenador, trazando su desarrollo desde los primeros métodos de procesamiento de imágenes hasta el estado moderno de los métodos DL. Aprenderá cómo estas mejoras han proporcionado capacidades sin precedentes en detección, segmentación, seguimiento y reconocimiento de objetos. A medida que pasen los capítulos, obtendrán una comprensión más profunda de los principios subyacentes que sustentan estas innovaciones, incluidas las redes neuronales perforadas (CNN), las redes neuronales recurrativas (RNN) y las redes competitivas generadoras (GAN).

DEEP LEARNING FOR VISÃO SYSTEMS MEAP EDition do computador é a base de muitas inovações inovadoras, desde veículos não tripulados até drones, realidade aumentada, reconhecimento facial e muito mais. O domínio está em constante evolução, com os rápidos avanços da inteligência artificial (AI) e da aprendizagem profunda (DL) a cada dia novas aplicações surpreendentes. O Deep arning for Visão Systems é um guia completo para aprender os fundamentos e ferramentas necessários para criar sistemas complexos e escaláveis de visão computadorizada, capazes de identificar e responder a objetos em imagens, vídeos e cenários reais. Como escritor profissional, estou muito feliz por apresentar este livro que envolve a finitude do desenvolvimento de tecnologias de visão computacional cuttingedge. Este livro é um recurso indispensável para todos aqueles que querem entender os métodos mais recentes do DL e contribuir ou liderar esta área dinâmica. Sob a liderança do famoso autor Mohamed Elgendi, você viajará para explorar o complexo processo de evolução da tecnologia e sua importância na formação do nosso futuro. O livro começa com um estudo do contexto histórico da visão computacional, traçando seu desenvolvimento desde os primeiros métodos de processamento de imagens até o atual estado dos métodos DL. Você vai aprender como essas melhorias forneceram uma capacidade sem precedentes de detecção, segmentação, rastreamento e reconhecimento de objetos. À medida que os capítulos passam, você terá uma compreensão mais profunda dos princípios fundamentais da inovação, incluindo redes neurais personalizadas (CNN), redes neurais recorrentes (RNN) e redes de competição genérica (GAN).

DEEP LEARNING FOR VISION SYSTEMS MEAP EDITION La visione dei computer è stata il fulcro di molte innovazioni innovative, dai droni ai droni, alla realtà aumentata, al riconoscimento facciale e molto altro ancora. Il campo è in continua evoluzione, grazie ai rapidi progressi nell'intelligenza artificiale (AI) e nell'apprendimento approfondito (DL) sono disponibili quotidianamente nuove applicazioni. Deep arning for Vision Systems è una guida completa alla ricerca delle basi e degli strumenti necessari per creare sistemi di visione informatica complessi e scalabili in grado di identificare e rispondere agli oggetti in immagini, video e scenari reali. Come scrittore professionista, sono molto lieto di presentare questo libro che si trova nella finezza dello sviluppo di tecnologie di visione informatica cuttingedge. Questo libro è una risorsa indispensabile per tutti coloro che vogliono comprendere i metodi più recenti di DL e contribuire o guidare questa area dinamica. Sotto la guida del celebre autore Mohamed Elgendi, partirete per esplorare il complesso processo di evoluzione tecnologica e il suo significato nella formazione del nostro futuro. Il libro inizia esplorando il contesto storico della visione informatica, tracciando il suo sviluppo dai primi metodi di elaborazione delle immagini allo stato attuale dei metodi DL. Scoprirete come questi miglioramenti hanno fornito funzionalità senza precedenti in termini di rilevamento, segmentazione, tracciamento e riconoscimento degli oggetti. Con il passaggio dei capitoli, otterrete una comprensione più approfondita dei principi fondamentali di queste innovazioni, tra cui le reti neurali compresse (CNN), le reti neurali ricettive (RNN) e le reti di competizione generative (GAN).

DEEP LEARNING FOR VISION SYSTEMS MEAP EDITION Computer Vision ist zum Rückgrat vieler bahnbrechender Innovationen geworden, von selbstfahrenden Autos bis hin zu Drohnen, Augmented Reality, Gesichtserkennung und vielem mehr. Der Bereich entwickelt sich ständig weiter, mit schnellen Fortschritten in der künstlichen Intelligenz (KI) und Deep arning (DL), die täglich erstaunliche neue Anwendungen hervorbringen. Deep arning for Vision Systems ist ein umfassender itfaden zur Beherrschung der Grundlagen und Werkzeuge, die erforderlich sind, um komplexe, skalierbare Computer-Vision-Systeme zu erstellen, die in der Lage sind, Objekte in Bildern, Videos und realen Szenarien zu identifizieren und darauf zu reagieren. Als professioneller Schriftsteller freue ich mich sehr, dieses Buch vorzustellen, das in die Feinheiten der Entwicklung von Computer-Vision-Technologien eintaucht. Dieses Buch ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die die neuesten DL-Techniken verstehen und zu diesem dynamischen Bereich beitragen oder führen möchten. Unter der itung des renommierten Autors Mohamed Elgendi begeben e sich auf eine Reise, um den komplexen Prozess der Technologieentwicklung und seine Bedeutung für die Gestaltung unserer Zukunft zu erforschen. Das Buch beginnt mit der Untersuchung des historischen Kontexts von Computer Vision und verfolgt seine Entwicklung von frühen Bildverarbeitungsmethoden zum aktuellen Stand der DL-Methoden. e erfahren, wie diese Verbesserungen beispiellose Möglichkeiten in den Bereichen Objekterkennung, Segmentierung, Tracking und Erkennung bieten. Im Laufe der Kapitel erhalten e ein tieferes Verständnis der grundlegenden Prinzipien, die diesen Innovationen zugrunde liegen, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs) und Generative Contracting Networks (GANs).

DEEP LEARNING FOR VISION SYSTEMS MEAP EDITION Komputerowa wizja stała się fundamentem wielu przełomowych innowacji, od samochodów samojezdnych po drony, rozszerzoną rzeczywistość, rozpoznawalność twarzy i wiele innych. Dziedzina stale się rozwija, a szybkie postępy w sztucznej inteligencji (AI) i głębokim uczeniu się (DL) przynoszą codziennie niesamowite nowe aplikacje. Deep arning for Vision Systems to kompleksowy przewodnik po opanowaniu fundamentów i narzędzi potrzebnych do budowy złożonych, skalowalnych komputerowych systemów wizji zdolnych do identyfikowania i reagowania na obiekty w obrazach, wideo i scenariuszach rzeczywistych. Jako profesjonalny pisarz, jestem zachwycony, aby zaprezentować tę książkę, która zagłębia się w zawiłości rozwoju cuttingedge komputerowych technologii wizji. Ta książka jest niezbędnym zasobem dla każdego, kto chce zrozumieć najnowsze techniki DL i przyczynić się lub prowadzić to dynamiczne pole. Prowadzony przez znanego autora Mohameda Elgendiego, będziesz w podróży, aby zbadać złożony proces ewolucji technologii i jej znaczenie w kształtowaniu naszej przyszłości. Książka rozpoczyna się od zbadania historycznego kontekstu wizji komputerowej, śledzenia jej rozwoju od technik wczesnego przetwarzania obrazu po nowoczesny stan technik DL. Dowiesz się, jak te ulepszenia dostarczyły bezprecedensowe możliwości wykrywania, segmentacji, śledzenia i rozpoznawania. W miarę postępów w rozdziałach, zyskasz głębsze zrozumienie zasad leżących u podstaw tych innowacji, w tym konwolucyjnych sieci neuronowych (CNN), powtarzających się sieci neuronowych (RNN) i generacyjnych sieci przeciwnych (GAN).

למידה עמוקה למערכות ראייה MEAP מהדורת מחשב הפכה ליסוד חידושים פורצי דרך רבים, ממכוניות נהיגה עצמית למזל "טים, מציאות מוגברת, זיהוי פנים ועוד. התחום מתפתח כל הזמן, עם התקדמות מהירה בבינה מלאכותית (AI) ולמידה עמוקה (DL) שמביאה יישומים חדשים ומדהימים בכל יום. למידה עמוקה עבור מערכות ראייה (באנגלית: Deep arning for Vision Systems) היא מדריך מקיף לשליטה ביסודות ובכלים הדרושים לבניית מערכות ראיה ממוחשבות מורכבות ומרווחות המסוגלות לזהות ולהגיב לאובייקטים בתמונות, בתרחישי וידאו ובעולם האמיתי. כסופר מקצועי, אני נרגש להציג את הספר הזה שמתעמק במורכבות של פיתוח טכנולוגיות ראייה ממוחשבות. הספר הזה הוא משאב חיוני לכל מי שרוצה להבין את טכניקות הדי-אל האחרונות ולתרום או להנהיג את התחום הדינמי הזה. בראשות הסופר הנודע מוחמד אלג 'נדי, תהיו במסע לחקר התהליך המורכב של אבולוציה טכנולוגית וחשיבותו בעיצוב עתידנו. הספר מתחיל בבדיקת ההקשר ההיסטורי של ראייה ממוחשבת, תוך התחקות אחר התפתחותו מטכניקות עיבוד תמונות מוקדמות ועד למצב המודרני של טכניקות DL. אתה תלמד איך השיפורים האלה העבירו זיהוי חסר תקדים, קטעים, מעקב, ויכולות זיהוי. ככל שתתקדם דרך הפרקים, תשיג הבנה עמוקה יותר של העקרונות הבסיסיים העומדים מאחורי החידושים הללו, כולל רשתות עצביות קונבנציונליות (ALL), רשתות עצביות חוזרות ונשנות (RNNs) ורשתות אדפרטיביות (GANs).''

VISION SYSTEMS MEAP EDITION İÇİN DERIN ÖĞRENME Bilgisayar vizyonu, kendi kendini süren arabalardan dronlara, artırılmış gerçekliğe, yüz tanıma ve daha fazlasına kadar birçok çığır açan yeniliğin temeli haline geldi. Alan, yapay zeka (AI) ve derin öğrenmedeki (DL) hızlı ilerlemelerle her geçen gün şaşırtıcı yeni uygulamalar getirerek sürekli gelişmektedir. Deep arning for Vision Systems, görüntü, video ve gerçek dünya senaryolarındaki nesneleri tanımlayabilen ve bunlara yanıt verebilen karmaşık, ölçeklenebilir bilgisayar görüş sistemleri oluşturmak için gereken temel ve araçlara hakim olmak için kapsamlı bir kılavuzdur. Profesyonel bir yazar olarak, cuttingedge bilgisayar görme teknolojilerini geliştirmenin inceliklerini inceleyen bu kitabı sunmaktan heyecan duyuyorum. Bu kitap, en son DL tekniklerini anlamak ve bu dinamik alana katkıda bulunmak veya liderlik etmek isteyen herkes için vazgeçilmez bir kaynaktır. Ünlü yazar Mohamed Elgendi tarafından yönetilen, teknoloji evriminin karmaşık sürecini ve geleceğimizi şekillendirmedeki önemini keşfetmek için bir yolculuğa çıkacaksınız. Kitap, bilgisayar görüşünün tarihsel bağlamını inceleyerek, erken görüntü işleme tekniklerinden modern DL tekniklerine kadar gelişimini izleyerek başlar. Bu geliştirmelerin benzeri görülmemiş algılama, segmentasyon, izleme ve tanıma yeteneklerini nasıl sağladığını öğreneceksiniz. Bölümler boyunca ilerledikçe, evrişimli sinir ağları (CNN'ler), tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve üretken rakip ağlar (GAN'lar) dahil olmak üzere bu yeniliklerin arkasındaki temel ilkeleri daha iyi anlayacaksınız.

التعلم العميق لأنظمة الرؤية أصبحت رؤية الكمبيوتر MEAP EDITION أساس العديد من الابتكارات الرائدة، من السيارات ذاتية القيادة إلى الطائرات بدون طيار والواقع المعزز والتعرف على الوجه والمزيد. يتطور المجال باستمرار، مع التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم العميق (DL) الذي يجلب تطبيقات جديدة مذهلة كل يوم. التعلم العميق لأنظمة الرؤية هو دليل شامل لإتقان الأسس والأدوات اللازمة لبناء أنظمة رؤية حاسوبية معقدة وقابلة للتطوير قادرة على تحديد الأشياء والاستجابة لها في الصور والفيديو وسيناريوهات العالم الحقيقي. بصفتي كاتبًا محترفًا، يسعدني تقديم هذا الكتاب الذي يتعمق في تعقيدات تطوير تقنيات رؤية الكمبيوتر القاطعة. هذا الكتاب هو مورد لا غنى عنه لأي شخص يريد فهم أحدث تقنيات DL والمساهمة في هذا المجال الديناميكي أو قيادته. بقيادة المؤلف الشهير محمد الجندي، ستكون في رحلة لاستكشاف العملية المعقدة لتطور التكنولوجيا وأهميتها في تشكيل مستقبلنا. يبدأ الكتاب بفحص السياق التاريخي للرؤية الحاسوبية، وتتبع تطوره من تقنيات معالجة الصور المبكرة إلى الحالة الحديثة لتقنيات DL. ستتعلم كيف قدمت هذه التحسينات قدرات اكتشاف وتجزئة وتتبع وتعرف غير مسبوقة. مع تقدمك في الفصول، ستكتسب فهمًا أعمق للمبادئ الأساسية وراء هذه الابتكارات، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) وشبكات الخصومة التوليدية (GANs).

비전을위한 DEEP LEARNING SYSTEMS MEAP EDITION Computer 비전은 자율 주행 자동차에서 드론, 증강 현실, 얼굴 인식 등에 이르기까지 많은 혁신적인 혁신의 기초가되었습니다. 인공 지능 (AI) 과 딥 러닝 (DL) 의 빠른 발전으로 매일 놀라운 새로운 응용 프로그램을 제공하면서이 분야는 끊임없이 발전하고 있습니다. Vision Systems의 딥 러닝 (Deep arning for Vision Systems) 은 이미지, 비디오 및 실제 시나리오의 객체를 식별하고 응답 할 수있는 복잡하고 확장 가능한 컴퓨터 비전 시스템을 구축하는 데 필요한 기초와 도구를 마스 전문 작가로서 저는 절단 가장자리 컴퓨터 비전 기술 개발의 복잡성을 탐구하는이 책을 발표하게되어 기쁩니다. 이 책은 최신 DL 기술을 이해하고이 역동적 인 분야에 기여하거나 이끌고 자하는 사람에게 없어서는 안될 자료입니다. 저명한 작가 인 Mohamed Elgendi가 이끄는 복잡한 기술 진화 과정과 미래를 형성하는 데있어 그 중요성을 탐구하는 여정에 참여할 것입니다. 이 책은 컴퓨터 비전의 역사적 맥락을 조사하여 초기 이미지 처리 기술에서 현대 DL 기술에 이르기까지 개발을 추적합니다. 이러한 개선 사항이 전례없는 탐지, 세분화, 추적 및 인식 기능을 제공 한 방법을 배웁니다. 이 장을 진행함에 따라 컨볼 루션 신경망 (CNN), 재발 성 신경망 (RNN) 및 생성 적대적 네트워크 (GAN) 를 포함하여 이러한 혁신의 기본 원칙에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

DEEP LEARNING FOR VISION SYSTEMS MEAP EDITIONコンピュータビジョンは、自動運転車からドローン、拡張現実、顔認識など、多くの画期的なイノベーションの基盤となっています。この分野は常に進化しており、人工知能（AI）とディープラーニング（DL）の急速な進歩により、驚くべき新しいアプリケーションが毎日もたらされています。Deep arning for Vision Systemsは、画像、ビデオ、現実世界のシナリオのオブジェクトを識別して応答することができる複雑でスケーラブルなコンピュータビジョンシステムを構築するために必要な基礎とツールを習得するための包括的なガイドです。プロの作家として、私はcuttingedgeコンピュータビジョン技術の開発の複雑さを掘り下げるこの本を提示することに興奮しています。この本は、最新のDL技術を理解し、このダイナミックな分野に貢献またはリードしたい人にとって不可欠なリソースです。有名な作家Mohamed Elgendiが率いるあなたは、テクノロジーの進化の複雑なプロセスと、私たちの未来を形作る上での重要性を探求する旅に出るでしょう。この本は、コンピュータビジョンの歴史的な文脈を調べ、初期の画像処理技術から現代のDL技術までの発展をたどることから始まります。これらの機能強化により、これまでにない検出、セグメンテーション、トラッキング、認識機能がどのように実現されたかを学びます。この章を進めると、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再発ニューラルネットワーク（RNN）、生成的敵対ネットワーク（GAN）など、これらのイノベーションの背後にある原理についてより深く理解することができます。

深入學習視覺系統MEAP EDITION計算機視覺已成為許多創新的基礎,從自動駕駛汽車到無人機、增強現實、面部識別等等。該領域不斷發展，由於人工智能（AI）和深度學習（DL）的快速發展，每天都有驚人的新應用程序出現。深入學習視覺系統是一本全面的指南，用於開發構建復雜的，可擴展的計算機視覺系統所需的基礎和工具，這些系統能夠識別和響應圖像，視頻和真實場景中的對象。作為一名專業作家，我很高興介紹這本書深入研究計算機視覺技術的復雜性。本書對於任何想要了解最新的DL方法並做出貢獻或領導這一動態領域的人來說都是不可或缺的資源。在著名作家穆罕默德·埃爾根迪（Mohamed Elgendi）的領導下，您將踏上探索技術演變的復雜過程及其對塑造我們未來的重要性的旅程。該書首先研究了計算機視覺的歷史背景，追溯了其從早期圖像處理技術到DL方法現代狀態的發展。您將了解這些增強功能如何提供前所未有的對象檢測、分割、跟蹤和識別功能。隨著章節的進行，您將更深入地了解這些創新背後的基本原理，包括卷積神經網絡（CNN），遞歸神經網絡（RNN）和生成對抗網絡（GAN）。