بناء نماذج ذكاء اصطناعي قادرة على :
1. التعرف على الصور تصنيف الصور إلى فئات محددة مثل المنتجات، المستندات، أو الوجوه، مما يساعد في الأتمتة واتخاذ القرارات السريعة.

2. كشف الأشياء في الصور (object detection) :
استخدام تقنيات متقدمة مثل YOLO وFaster R-CNN لاكتشاف وتحديد العناصر في الصور والفيديوهات، مما يفيد في تطبيقات المراقبة، الأمان، وتحليل البيانات.

3. تحليل الوجوه والمشاعر في الصور :
استخراج وتحليل المشاعر من الصور بناءً على تعابير الوجه، وهو أمر مفيد في التطبيقات التسويقية، التفاعل مع العملاء، وتحليل البيانات الاجتماعية.

ساقوم بانشاء نموذج واحد بافضل دقه ممكنه, يتم تسليم الملف باحد صيغ ملفات التعلم الالى pt., .h5, .pkl
وتسليم الكود فى صيغه ipynb.

- كود Python للمشروع
ستحصل على كود نظيف وموثق يسهل تعديله واستخدامه مستقبلاً، مع شرح لكيفية تشغيله وتعديله.

- تحليل أداء النموذج
تقرير شامل يحتوي على دقة النموذج، المقاييس المهمة (Precision, Recall, F1-score)، ورسوم بيانية توضح نتائج التحليل.

- تقرير شامل
ملف يوضح آلية عمل النموذج، البيانات المستخدمة، وأمثلة عملية لتطبيقه في مختلف المجالات.

- جلسة استشارية قصيرة حسب الرغبه
إمكانية مناقشة النتائج، تحسين النموذج، والإجابة على أي استفسارات حول كيفية استخدامه بشكل أفضل.