"نظام ذكاء اصطناعي متطور لتصنيف الصور باستخدام التعلم العميق (Deep Learning) وتقنيات الشبكات العصبية الالتفافية (CNN) ونموذج VGG16. يتميز النموذج بدقة عالية في تصنيف الصور."

نقوم بتطوير نموذج يعتمد على التعلم العميق (Deep Learning) والشبكات العصبية الالتفافية (CNN) لضمان أعلى مستويات الدقة والكفاءة في التعرف على الأنماط داخل الصور.
تصميم وتطوير نموذج ذكاء اصطناعي احترافي يعتمد على الشبكات العصبية العميقة لتحليل وتصنيف الصور بدقة عالية.
استخدام تقنيات متقدمة مثل VGG16 و CNN لضمان استخراج الميزات الأساسية من الصور وتحقيق تصنيف دقيق.
معالجة وتحليل البيانات لضمان جودة المدخلات وتحسين أداء النموذج.
تحليل الأداء وتحسين النتائج من خلال تقنيات مثل تحسين النموذج (Hyperparameter Tuning) وتقليل فرط التكيف (Overfitting Reduction).
تقديم تقارير تحليلية متكاملة حول أداء النموذج، تشمل مصفوفة الارتباك (Confusion Matrix)، الدقة، والاستدعاء (Precision & Recall).

وصف واضح للمشروع: وضّح الهدف من النموذج، مثل تصنيف المنتجات، الفحوصات الطبية، التعرف على الوجوه
أي متطلبات إضافية: مثل تحسين دقة النموذج، تسريع عملية التدريب، أو دمج تقنيات إضافية.

بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتصنيف الصور باستخدام التعلم العميق (Deep Learning) وتقنية CNN.
معالجة وتحليل البيانات لضمان تحسين جودة الصور ودقة التصنيف.
استخدام مكتبات متقدمة مثل TensorFlow, Keras, PyTorch, OpenCV.
تسليم الكود البرمجي جاهز للتشغيل مع شرح بسيط لكيفية استخدامه.
تقرير مختصر يوضح أداء النموذج ونتائجه الأساسية.

كود المشروع بالكامل مكتوب بلغة Python باستخدام TensorFlow/Keras أو PyTorch.
ملف Jupyter Notebook (.ipynb) أو كود Python (.py) لتشغيل النموذج بسهولة.
تقرير شامل بتنسيق PDF يوضح تحليل الأداء والنتائج.
استشارة مجانية لمدة 15 دقيقة حول كيفية تحسين النموذج أو استخدامه في مشروعك الخاص.