التكويد :
- باستخدام لغة البايثون python

نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة :
- حسب طبيعة المشروع ، مثل SVM و KNN و KMeans و RBF و BP وغيرها

قواعد البيانات :
- لا يقل حجم البيانات عن 750 data points

الاقسام :
- استدعاء مكتبات البايثون مثل numpy و pandas و sklearn و matplotlib و seaborn وغيرها
- استدعاء قواعد البيانات dataset
- المعالجة المسبقة لقواعد البيانات preprocessing
- تقسيم قواعد البيانات لاغراض التدريب training والاختبار testing
- بناء الشبكة العصبية المطلوبة لبعض النماذج Neural Network
- تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي training واختبارها testing وتقييمها evaluation
- التأكد من الحصول على دقة عالية في تصنيف المدخلات accuracy
- انشاء النظام التنبؤي للتصنيف predictive system for classification

ملف التسليم النهائي :
- ملف Jupyter Notebook منظم ، وبه ملاحظات توضيحية