الشباكات العصبية CNN إستعمال Python

هذا المشروع يستكشف عمق عالم الشبكات العصبية التابعة للتصنيف الصوري، حيث تعتبر تلك الشبكات من الأركان الأساسية، تقدم أساساً قوياً لتطبيقات عديدة من التعرف على الوجوه إلى التصوير الطبي. في قلب هذا المجال يقع شبكة العصب التصاعدي (CNN) - نوع متخصص من الشبكات العصبية مصمم خصيصاً للتعرف على الأنماط والهياكل في الصور. تحقق شبكات CNN ذلك من خلال تعلم التسلسلي والتكيفي للتسلسلات المكانية من الميزات في الصور.

يقوم هذا المشروع بالتنقيب بعمق في هذا العالم الرائع لشبكات CNN. يبدأ بالطبقات البسيطة لتصميم نموذج CNN أساسي، وتتطور الرحلة لاستكشاف تفاصيل أكثر تقدماً لنقل التعلم، خاصة باستخدام نموذج EfficientNetB0. في حين تقدم الخطوات الأولية فهماً لمبادئ CNN ومقاييس أدائه، تؤكد المراحل اللاحقة الإمكانيات التحولية لنقل التعلم، خاصة عند القيود التي تفرضها البيانات أو عندما يتعلق الأمر بتحقيق مقاييس أداء فائقة.

يهدف هذا المشروع ليس فقط إلى عرض التقنيات ولكن أيضاً لتسليط الضوء على الآثار العملية في العالم الحقيقي لهذه النماذج. أثناء تنقلنا خلال الطبقات والدورات، تذكر أن كل تكرار للتصفية، وكل نيرون يشع، هو خطوة أقرب نحو جعل الآلات ترى وتفهم العالم بشكل أفضل بقليل.