CNN (Convolutional Neural Networks) — تحليل الصور مثل تصنيف الصور الطبية أو صور المنتجات
Deep Neural Networks (DNN) — تحليل البيانات المعقدة والتنبؤ بسلوك العملاء
Transfer Learning — استخدام نماذج مدربة مسبقًا لتصنيف الصور بسرعة وكفاءة
Image Classification Models — تصنيف المنتجات أو الصور الطبية إلى فئات مختلفة
Object Detection Models — اكتشاف الكائنات في الصور مثل اكتشاف السيارات أو الأشخاص

Image Classification (تصنيف الصور)
Object Detection (اكتشاف الكائنات في الصور)
Data Prediction باستخدام الشبكات العصبية
Text Analysis باستخدام نماذج Deep Learning
Time Series Prediction (التنبؤ بالبيانات الزمنية)

Python مع مكتبات مثل:
TensorFlow / Keras لبناء نماذج Deep Learning
PyTorch لبناء الشبكات العصبية
NumPy و Pandas لمعالجة البيانات
Matplotlib و Seaborn لعرض وتحليل النتائج

١) فهم المشكلة ونوع المهمة المطلوبة.
٢) تجهيز البيانات ومعالجتها.
٣) بناء نموذج Deep Learning مناسب.
٤) تدريب النموذج وتحسين الأداء.
٥) تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل:
Accuracy - Precision - Recall - F1-score

تشمل الخدمة الأساسية بناء نموذج Deep Learning على نوع واحد من البيانات ضمن النطاق التالي:
من 1,000 إلى 10,000 صورة لمهام Computer Vision
من 10,000 إلى 100,000 عينة نصية أو صف بيانات لمهام NLP أو Data Analysis
وفي حالة البيانات الأكبر من هذا النطاق، يتم تنفيذ العمل مقابل تكلفة إضافية تُحدد بناءً على حجم البيانات .

الكود الكامل باستخدام Python.

النموذج بعد التدريب جاهز للاستخدام.

شرح نتائج النموذج وأدائه مع توضيح طريقة تشغيل الكود واستخدامه.