Handwritten Mathematical Equation Solver using CNN and Seq2Seq LSTM

في هذا المشروع قمت ببناء نظام ذكاء اصطناعي قادر على قراءة المعادلات الرياضية المكتوبة باليد وتحويلها إلى صيغة نصية باستخدام تقنيات التعلم العميق.

تم استخدام بيانات CROHME الخاصة بالمعادلات المكتوبة يدويًا، حيث تم تحويل الإشارات (strokes) إلى صور ومعالجتها لاستخدامها في تدريب النموذج. يعتمد النظام على شبكة CNN لاستخراج الخصائص من الصور، ثم نموذج Seq2Seq مع LSTM وآلية Attention لتوليد المعادلة الرياضية بشكل تسلسلي.

تم تدريب النموذج على آلاف العينات مع استخدام تقنيات تحسين التدريب مثل EarlyStopping وReduceLROnPlateau للوصول إلى أداء جيد في التعرف على الرموز الرياضية.