ללמוד Image Processing : איך מחשבים לומדים לראות ולעשות עיבוד תמונה

עיבוד תמונה (Image Processing) הוא אחד התחומים הכי מסקרנים כיום בתחום הבינה המלאכותית. מדובר בתהליך שבו מחשבים "רואים" מזהים תמונות, מבינים מה קורה בהן, ולעיתים גם מקבלים החלטות על בסיס הנתונים הוויזואליים.

בעידן שבו כמעט כל מכשיר מחובר למצלמה – מרכבים ועד מכשירים רפואיים – הפוטנציאל של image processing רק הולך וגדל. זו בדיוק הסיבה שיותר ויותר סטודנטים, מהנדסים ואנשי טכנולוגיה בוחרים להירשם ל-קורס בינה מלאכותית הכולל התמחות מעשית בעיבוד תמונה.

מחשב לא רואה תמונה כפי שאנחנו רואים אותה. מבחינתו, כל תמונה היא מטריצה של מספרים – ערכי צבע, בהירות וניגודיות. עיבוד תמונה הוא האופן שבו המחשב משתמש בערכים הללו כדי לזהות:

• • קווים וקצוות (Edge Detection)

• • צורות (Shape Recognition)

• • אובייקטים ותבניות (Pattern Recognition)

• • פנים או רגשות (Face & Emotion Recognition)

1. רשתות נוירונים קונבולוציוניות (CNNs - Convolutional Neural Networks):

(האקדמיה העברית קוראת לזה רשתות עצבים מתקפלות)

• מה זה? אלו הן רשתות נוירונים שמתוכננות במיוחד לעיבוד נתונים דמויי רשת, כמו תמונות. הן משתמשות בשכבות כינוס (Convolutional Layers) כדי לזהות תבניות מרחביות קטנות בתמונה (כמו קווים, פינות, מרקמים) ובשכבות אגרגציה  (Pooling Layers) כדי להקטין את המימד של הנתונים ולשפר את העמידות לשינויים קטנים בתמונה. שכבות נוספות, כמו שכבות ReLU (Rectified Linear Unit) למניעת ערכים שליליים ושכבות קישור מלא לסיווג או רגרסיה, משלימות את המבנה.
• איך זה עובד? הרשת "לומדת" לזהות תכונות מורכבות יותר ויותר ככל שהיא מעמיקה יותר. בשלב האימון, מספקים לרשת כמויות גדולות של תמונות מתויגות (למשל, תמונות של חתולים וכלבים עם התווית המתאימה). הרשת מתאימה את המשקלים הפנימיים שלה כדי למזער את השגיאה בין התחזיות שלה לתוויות האמיתיות.
• שימושים נפוצים: סיווג תמונות (Image Classification), זיהוי עצמים (Object Detection), פילוחים סמנטי ומיידי (Semantic Segmentation), יצירת תיאור לתמונה (Image Captioning).

2. רשתות נוירונים חוזרות (RNNs - Recurrent Neural Networks) ורשתות טרנספורמר (Transformers):

• מה זה? למרות ש-CNNs מצוינות בעיבוד מידע מרחבי, לעיתים יש צורך להתחשב גם בסדר או בקשרים בין חלקי תמונה שונים, במיוחד במשימות כמו יצירת תיאור לתמונה או ניתוח וידאו. RNNs ורשתות טרנספורמר, במקור מיועדות לעיבוד שפה טבעית, יכולות להיות מותאמות למשימות אלה. רשתות טרנספורמר, עם מנגנון ה"קשב" (Attention), הראו ביצועים מרשימים במיוחד במשימות עיבוד תמונה מתקדמות.
• איך זה עובד? במקרה של תמונות, ניתן להתייחס לרצף של מאפיינים שחולצו מתמונה על ידי CNN כקלט ל-RNN או לרשת טרנספורמר. הרשת יכולה ללמוד את הקשרים בין מאפיינים אלה כדי ליצור תיאור או להבין את ההקשר של עצמים שונים בתמונה.
• שימושים נפוצים: יצירת תיאור לתמונה, ניתוח וידאו, מעקב אחר עצמים בווידאו.

3. רשתות יריבות גנרטיביות (GANs - Generative Adversarial Networks):

• מה זה? GANs הן ארכיטקטורה שלומדת ליצור נתונים חדשים שקריים הדומים לנתוני האימון שלה. הן מורכבות משתי רשתות נוירונים: גנרטור (Generator) שמנסה ליצור נתונים "מזויפים" ודיסקרימינטור (Discriminator) שמנסה להבחין בין נתונים אמיתיים לנתונים שנוצרו על ידי הגנרטור.
• איך זה עובד? שתי הרשתות מתחרות זו בזו. הגנרטור משתפר ביצירת נתונים ריאליסטיים יותר כדי "להטעות" את הדיסקרימינטור, והדיסקרימינטור משתפר בזיהוי נתונים מזויפים. התחרות הזו מובילה את הגנרטור ליצור דוגמאות חדשות ומשכנעות.
• שימושים נפוצים: יצירת תמונות חדשות, שינוי סגנון של תמונות (Style Transfer), שיפור רזולוציה של תמונות (Image Super-Resolution), הסרת רעשים מתמונות (Image Denoising).

4. למידה בהעברה (Transfer Learning):

• מה זה? במקום לאמן מודל בינה מלאכותית מאפס, למידה בהעברה משתמשת במודלים שאומנו כבר על מערכי נתונים גדולים מאוד (למשל, ImageNet) ומעבירה את הידע שנרכש למשימה חדשה עם פחות נתונים.
• איך זה עובד? בדרך כלל, מקפיאים את השכבות הראשונות של המודל המאומן (שכבר למדו תכונות בסיסיות כמו קווים וצורות) ומאמנים רק את השכבות האחרונות כדי שיתאימו למשימה הספציפית החדשה.
• שימושים נפוצים: כמעט בכל משימת עיבוד תמונה, במיוחד כאשר כמות הנתונים הזמינה למשימה הספציפית היא קטנה. זה חוסך זמן ומשאבים משמעותיים ומאפשר להשיג ביצועים טובים יותר עם פחות נתונים.

1. איסוף והכנה של נתונים: איסוף תמונות רלוונטיות ומתויגות (במידת הצורך), ניקוי רעשים, שינוי גודל, נרמול ערכי פיקסלים וביצוע אוגמנטציה (הגדלת כמות הנתונים על ידי יצירת וריאציות של התמונות הקיימות).
2. בחירת מודל: בחירת ארכיטקטורת מודל הבינה המלאכותית המתאימה למשימה (CNN, RNN, Transformer, GAN וכו').
3. אימון המודל: הזנת הנתונים המוכנים למודל והתאמת המשקלים הפנימיים שלו כדי למזער את השגיאה.
4. הערכת המודל: בדיקת ביצועי המודל על נתונים שלא שימשו לאימון כדי לוודא שהוא הכללה טובה ולא רק "שינן" את נתוני האימון.
5. פריסת המודל: שילוב המודל המאומן ביישום או במערכת הרצויה.

כלים וספריות נפוצות:

• Python: שפת התכנות הפופולרית ביותר לתחום.
• TensorFlow ו-Keras: ספריות קוד פתוח עוצמתיות לבנייה ואימון של מודלים של רשתות נוירונים.
• PyTorch: ספרייה אחרת פופולרית וגמישה לבניית מודלים של למידה עמוקה.
• OpenCV: ספרייה מקיפה להכנה של תמונות לניתוח עתידי
• scikit-image: ספרייה אחרת שימושית לעיבוד תמונה.

זהו רק מבט כללי על התחום. כל אחת מהטכניקות שציינתי היא עולם ומלואו, וישנן וריאציות ושיפורים רבים

• 🧬 רפואה דיגיטלית – זיהוי מוקדם של מחלות

• עיבוד תמונה הוא טכנולוגיה מהפכנית ברפואה, במיוחד בתחום האבחון המוקדם. באמצעות ניתוח אוטומטי של תמונות CT, MRI או צילומי רנטגן, מערכות מבוססות בינה מלאכותית מסוגלות לזהות תאים חשודים או חריגות שלא נראות בעין אנושית. בכך, ניתן להציע לרופאים המלצות מבוססות ניתוח נתונים מורכבים ולהקטין את הסיכון לפספוס. דוגמה בולטת לכך היא מערכת לזיהוי סרטן השד, המספקת תוצאות מדויקות יותר מתוצאות אנושיות במקרים מסוימים. בקורס image processing, לומדים כיצד לאמן רשתות נוירונים לבצע משימות אלה.

• 🚗 תחבורה חכמה – זיהוי תמרורים והולכי רגל

• תחום הרכב האוטונומי והתחבורה החכמה נשען במידה רבה על טכנולוגיות עיבוד תמונה. מערכות כמו ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) מנתחות בזמן אמת צילומי וידאו מהמצלמות המותקנות ברכב ומזהות הולכי רגל, תמרורים, רכבים מתקרבים ואפילו מצב הנתיב. המשימה הקריטית הזו דורשת עיבוד מהיר ומדויק של אלפי פריימים בשנייה, עם יכולת קבלת החלטות מיידית. באמצעות קורס image processing ניתן ללמוד כיצד לאמן מערכות כאלו ולהבין את העקרונות שמניעים אותן.

• 🌾 חקלאות חכמה – ניטור מצב של עלים, פירות ומזיקים

• המהפכה הדיגיטלית מגיעה גם לשדות החקלאיים, שם רחפנים וסנסורים מנתחים צילומי שטח באמצעות עיבוד תמונה. המערכות מזהות בעיות בצמחים כמו מחלות, נזקי מזיקים או חוסרים תזונתיים, ומספקות לחקלאי מידע לפעולה ממוקדת. לדוגמה, עלה עם צבע חריג יכול להצביע על זיהום שמחייב טיפול מיידי. היכולת לנתח מידע כזה בעזרת אלגוריתמים של עיבוד תמונה מייעלת את הייצור החקלאי ומפחיתה בזבוז. בקורסים מתקדמים בתחום לומדים איך לאסוף ולנתח מידע מסוג זה.

• 🔒 אבטחה וביטחון – זיהוי פנים וניטור בזמן אמת

• מערכות אבטחה מודרניות אינן מסתפקות רק בהקלטת וידאו – הן גם מנתחות אותו. מצלמות חכמות מזהות פנים, בודקות התאמה מול מאגרי מידע, ומתריעות על תנועות חשודות בזמן אמת. בזכות עיבוד תמונה ניתן לזהות חריגות כמו תיקים נטושים, תנועות לא רגילות או אנשים במקומות אסורים. בתחום זה נעשה שימוש בטכנולוגיות מתקדמות של ראייה ממוחשבת ו-deep learning כדי לייצר מערכות ניטור מתקדמות, והביקוש למומחים בתחום הולך וגדל.

• 🛍 קמעונאות – ניתוח התנהגות קונים וזיהוי מוצרים

• בעולם הקמעונאות, עיבוד תמונה מאפשר לחנויות לנתח תנועת לקוחות, להבין מה מושך את תשומת לבם, ואילו מוצרים הכי נבחרים. באמצעות מצלמות חכמות, ניתן לעקוב אחרי המסלול של הלקוח, לזהות נקודות עומס או מדפים שלא מקבלים תשומת לב. בנוסף, מערכות זיהוי מוצרים אוטומטיות (כמו אלו באמזון גו) מאפשרות רכישה ללא קופה – כל מוצר שנסרק במצלמה מתווסף לחשבון הלקוח אוטומטית. יכולות אלו נלמדות בקורס image processing תוך תרגול עם תרחישים אמיתיים.

אם אתה שוקל להירשם ל-קורס בינה מלאכותית הכולל עיבוד תמונה, הנה טעימה מהכלים שתכיר:

• OpenCV – ספרייה עוצמתית בקוד פתוח לעיבוד תמונה.
• Deep Learning עם TensorFlow או PyTorch – ללמידה עמוקה וזיהוי תבניות מורכבות.
• יישומי Python בפועל – בניית מערכות זיהוי תמונה אמיתיות.

הקורסים המובילים כוללים גם פרויקטים מעשיים, ביניהם:

פרויקט בולט: זיהוי תאים סרטניים בתמונות דם של בעלי חיים

במסגרת אחד הפרויקטים המובילים בקורס, פותחה מערכת מבוססת עיבוד תמונה שמזהה גידולים חשודים בצילומים של בעלי חיים – פריצת דרך בשטח ברפואה וטרינרית.

קורס בינה מלאכותית עם התמחות בעיבוד תמונה

במכללת RTG מוצע מסלול ייחודי של image processing course כחלק מהכשרה מלאה בבינה מלאכותית. הקורס מתאים גם למתחילים ללא רקע תכנותי, ומקנה:

• לימוד מעשי בכלים המובילים בתעשייה
• פרויקטי גמר מבוססי תרחישים אמיתיים
• ליווי אישי מהמרצים
• אפשרות להשתלב כמתמחה במחלקות פיתוח

💻 לפרטים מלאים והרשמה >>
קורס בינה מלאכותית

• קורס סייבר ואבטחת מידע
• קורס Full Stack
• קורס בניית אתרים
• קורס למידת מכונה
• קורס דאטה סיינס
• קורס דאטה אנליסט
• קורס DEVOPS
• קורס IT
• קורס אוטומציה
• קורס Real Time Embedded