طورت مشروعًا تجريبيًا في مجال الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) يهدف إلى التمييز بين الصور الحقيقية والصور المولّدة بالذكاء الاصطناعي باستخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning).

اعتمد المشروع على نموذج EfficientNetB3 باستخدام Transfer Learning، مع تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم رفع صورة والحصول على نتيجة التصنيف.

**التقنيات المستخدمة:**
- Python
- TensorFlow وKeras
- EfficientNetB3
- Transfer Learning
- Computer Vision
- Streamlit

**ملاحظات حول المشروع:**

المشروع نموذج تجريبي وتعليمي يهدف إلى تطبيق مفاهيم التعلم العميق والرؤية الحاسوبية عمليًا. لا تزال دقته محدودة، وقد يخطئ في تصنيف بعض الصور، ويرجع ذلك جزئيًا إلى محدودية بيانات التدريب وعدم كفايتها لتمثيل التنوع الكبير في الصور الحقيقية والمولّدة بالذكاء الاصطناعي.

يمكن تحسين أداء النموذج مستقبلًا من خلال زيادة تنوع البيانات وحجمها، وتحسين عملية التدريب، واختبار النموذج على صور من مصادر مختلفة.