تدريسية من كلية العلوم الاسلامية تشارك في المؤتمر الدولي العلمي الثالث للهندسة والتكنولوجيا المتقدمة (ICEAT ) المنعقد في  دولة الامارات العربية

شارك المدرس المساعد (انعام رباح محمد ) في المؤتمر الدولي العلمي الثالث للهندسة والتكنولوجيا المتقدمة (ICEAT ) المنعقد في  دولة الامارات العربية. “
عن بحثهاد الموسوم 
‏Proposed High-Accuracy Hybrid Deep Neural Network for Real-Time Object Detection  
تناول البحث   موضوع الكشف التلقائي عن الأشياء باعتباره الموضوع الأكثر صعوبة في مجال الرؤية الحاسوبية في السنوات الأخيرة بسبب الزيادة السريعة في التعرف على المواد الرقمية. مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، سيظل اكتشاف الأشياء تقنية أساسية في مختلف المجالات، مما يتيح للأنظمة الذكية إدراك وفهم العالم المرئي بطريقة تحاكي الإدراك البشري.
ولقد أظهرت الشبكات العصبية العميقة، وخاصة شبكات CNN، نجاحًا ملحوظًا في تعلم التمثيلات الهرمية مباشرة من البيانات الأولية. وغالبًا ما يؤدي تدريب التعلم الآلي أو نماذج التعلم العميق مباشرة على البيانات الأولية إلى نتائج دون المستوى. من خلال الاستفادة من الميزات المستخرجة كمدخلات للشبكة، يمكن للشبكة العصبية العميقة التركيز على تعلم تمثيلات أكثر تجريدًا وتعقيدًا، بالإضافة الى ذلك بناء نظام يعتمد على ميزات مستخلصة اكثر دقة , يجعل هذه الانظمة تتفوق على الأساليب الحالية في مهمة اكتشاف الكائنات.

ومن الجدير بالذكر تم قبول البحث للنشر في مجلة وقائع مؤتمر AIP   المفهرسة ضمن مستوعبات Scopus