نموذج تصنيف الصور باستخدام Deep Learning (CNN) – Dataset CIFAR-10

قمت بتطوير نموذج تعلم عميق لتصنيف الصور باستخدام Convolutional Neural Networks (CNN) على مجموعة بيانات CIFAR-10، والتي تحتوي على 10 فئات مختلفة من الصور مثل السيارات والطائرات والحيوانات. تم بناء النموذج باستخدام TensorFlow و Keras، مع تصميم شبكة عصبية تحتوي على طبقات Convolution وPooling لاستخراج الخصائص من الصور، ثم طبقات Fully Connected لإجراء عملية التصنيف. قمت بتجهيز البيانات (Normalization & Preprocessing) وتحسين أداء النموذج باستخدام تقنيات مثل: Dropout لتقليل الـ Overfitting تحسين الـ Hyperparameters استخدام Activation Functions مختلفة تم تدريب النموذج وتقييمه، وحقق دقة جيدة في تصنيف الصور، مما يجعله مناسبًا للاستخدام في تطبيقات مثل: أنظمة التعرف على الصور تطبيقات الذكاء الاصطناعي تصنيف المنتجات أو العناصر