مترجم لغة الإشارة العربية: نموذج ذكاء اصطناعي وتطبيق أندرويد

تم تطوير مترجم لغة الإشارة العربية باستخدام تقنيات التعلم العميق، حيث يعتمد على نموذج EfficientNetV2 المدرب على TensorFlow للتعرف على إشارات لغة الإشارة العربية وتحويلها إلى نصوص مكتوبة. الهدف الأساسي من المشروع هو تحسين إمكانية التواصل لذوي الإعاقة السمعية، مما يسهم في تعزيز الشمولية والاندماج الاجتماعي.

يتم تسريع عمليات المعالجة باستخدام GPU acceleration لزيادة كفاءة الترجمة في الوقت الفعلي، مما يجعله حلاً عمليًا وسريعًا. المشروع لا يزال قيد التطوير ويتم تحسين دقة النموذج بشكل مستمر من خلال بيانات تدريب إضافية وتحليل الأداء.