Smart Image Classifier – Fruits vs Vegetables

مشروع تصنيف صور فواكه وخضروات باستخدام الذكاء الاصطناعي

نبذة عن المشروع

هذا المشروع يهدف إلى بناء نموذج ذكاء اصطناعي قادر على تمييز وتصنيف الصور إلى فئتين رئيسيتين: فواكه وخضروات. تم استخدام تقنيات تعلم الآلة العميق (Deep Learning) لتنفيذ النموذج، مع واجهة بسيطة لتجربة النموذج بشكل مباشر.

المكونات الأساسية للمشروع

Image_Class_Model.ipynb

يحتوي على كود التدريب الكامل للنموذج باستخدام مكتبات بايثون مثل Keras وTensorFlow.

يشمل:

تحميل وتجهيز البيانات.

تصميم النموذج العصبي.

تدريب النموذج وتحسين الأداء.

تقييم النتائج.

الملف التدريبي للنموذج الجاهز

fruit_vegetable_model.keras

وهو النموذج المدرب بصيغة Keras، وجاهز للاستخدام في التنبؤ بدون الحاجة لإعادة التدريب.

واجهة Flask بسيطة

app.py

تم بناء تطبيق ويب صغير باستخدام Flask لتجربة النموذج. المستخدم يمكنه رفع صورة، والنموذج يعطيه النتيجة اسم الفاكهه او الخضراوات في الصوره.

اللغات والتقنيات المستخدمة

Python: اللغة الأساسية للمشروع.

Keras / TensorFlow: لبناء وتدريب نموذج الشبكة العصبية.

Flask: لإنشاء واجهة ويب بسيطة لتجربة النموذج.

المخرجات

نموذج ذكاء اصطناعي مدرب جاهز للاستخدام.

واجهة ويب يمكن من خلالها اختبار النموذج بسهولة.

إمكانية تطوير النظام ليتعرف على أنواع معينة من الفواكه والخضروات مستقبلًا.

الفئة المستهدفة

هذا المشروع مناسب للباحثين، الطلاب، أو المطورين المهتمين بمجال رؤية الحاسوب وتطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية، أو كمشروع تعليمي لمستوى مبتدئ أو متوسط في تعلم الآلة.