تصنيف صور الكلاب والقطط باستخدام الشبكات العصبية الالتفافية (CNN)

هدف هذا المشروع إلى بناء نموذج شبكة عصبية التفافية (CNN) قادر على تصنيف الصور تلقائيًا إلى كلاب أو قطط. الهدف من المشروع هو تطوير نموذج تعلم عميق يستطيع تحليل الخصائص البصرية في الصور والتنبؤ بدقة بما إذا كانت الصورة تحتوي على كلب أو قطة. يتضمن المشروع عدة مراحل أساسية مثل معالجة البيانات، تصميم النموذج، التدريب، وتقييم الأداء. في البداية يتم تجهيز مجموعة بيانات تحتوي على صور مصنفة للكلاب والقطط، حيث يتم تغيير حجم الصور، وتطبيع قيم البكسل، وتقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب واختبار. بعد ذلك يتم بناء نموذج CNN لاستخراج الخصائص المهمة من الصور مثل الحواف، والأنماط، والأشكال. أثناء عملية التدريب يتعلم النموذج التمييز بين الكلاب والقطط من خلال عدة طبقات التفاف (Convolution) وطبقات تجميع (Pooling) متبوعة بطبقات كاملة الاتصال (Fully Connected Layers). يتم تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل الدقة (Accuracy) و قيمة الخطأ (Loss) على بيانات التحقق أو الاختبار. يُظهر هذا المشروع التطبيق العملي لتقنيات التعلم العميق ورؤية الحاسوب في مهام تصنيف الصور، كما يوضح قدرة شبكات CNN على تعلم الأنماط البصرية المعقدة دون الحاجة إلى استخراج الخصائص يدويًا. التقنيات المستخدمة: Python TensorFlow / Keras (أو PyTorch) NumPy Matplotlib OpenCV المميزات الرئيسية: معالجة الصور وتحسين البيانات (Image Preprocessing & Augmentation) استخدام نموذج تعلم عميق يعتمد على CNN تصنيف ثنائي للصور (Dog vs Cat) تقييم أداء النموذج وعرض النتائج