بناء وتدريب نموذج تعلم عميق (CNN) لتصنيف صور الفواكه بدقة عالية باستخدام لغة بايثون ومكتبات الرؤية الحاسوبية.
​تفاصيل ووصف المشروع:
​تطوير وتدريب شبكة عصبيّة تلافيفية (CNN) باستخدام إطار عمل ديب ليرنينج (Deep Learning) للتعرف التلقائي على أصناف الفواكه المختلفة من الصور.
​استخدام لغة Python ومعالجة الصور وتجهيز مجموعات البيانات (Datasets) للتدريب والتقييم.
​قياس كفاءة وأداء النموذج للوصول إلى دقة تصنيف عالية وموثوقة.
​المهارات المستخدمة: Python, Deep Learning, CNN, Computer Vision, Keras / PyTorch.