تُعدّ الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) أحد أهم فروع الذكاء الاصطناعي، إذ تهدف إلى تمكين الحاسوب من فهم وتحليل الصور ومقاطع الفيديو بطريقة تحاكي الرؤية البشرية. وقد أسهم التطور الكبير في خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ولا سيما التعلم العميق، في إحداث نقلة نوعية في أداء أنظمة الرؤية الحاسوبية ودقتها. مفهوم الرؤية الحاسوبية تشير الرؤية الحاسوبية إلى مجموعة من التقنيات والخوارزميات التي تمكّن الأنظمة الحاسوبية من استخراج المعلومات المفيدة من الصور الرقمية. وتشمل هذه العمليات التعرف على الأجسام، اكتشاف الأنماط، تحليل المشاهد، وتتبع الحركة. خوارزميات الذكاء الاصطناعي في الرؤية الحاسوبية تعتمد الرؤية الحاسوبية الحديثة بشكل أساسي على خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ومن أبرزها الشبكات العصبية الاصطناعية، وبصورة خاصة الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs)، التي أثبتت كفاءة عالية في معالجة الصور واستخلاص السمات المميزة منها. تعمل هذه الشبكات على تقسيم الصورة إلى طبقات متعددة، حيث تقوم كل طبقة بتحليل خصائص معينة مثل الحواف، الأشكال، والأنماط المعقدة. التعلم العميق ودوره في تحسين الأداء أسهم التعلم العميق في تحسين دقة خوارزميات الرؤية الحاسوبية بشكل ملحوظ، من خلال تدريب النماذج على مجموعات بيانات ضخمة. ويتيح هذا الأسلوب للنظام القدرة على التعلم التلقائي دون الحاجة إلى برمجة صريحة لكل حالة، مما يعزز من قدرته على التعميم والتكيف مع بيانات جديدة