AI-Based Brain Tumor Classification System

يغطي المشروع الدورة الكاملة لتطوير الأنظمة الذكية، بدءاً من معالجة البيانات وصولاً إلى مرحلة النشر (Deployment)، وتشمل:

معالجة البيانات (Data Preprocessing): تنظيف وتحضير الصور الطبية لضمان دقة المدخلات.

تعزيز البيانات (Image Augmentation): استخدام تقنيات تحسين الصور لزيادة قدرة النموذج على التعميم (Generalization).

بناء النموذج (Model Architecture): تصميم وتدريب شبكة عصبية تلافيفية (Convolutional Neural Network - CNN).

تطوير الواجهة الخلفية (Backend Development): بناء واجهة برمجة تطبيقات باستخدام FastAPI لربط محرك الذكاء الاصطناعي بالنظام.

واجهة المستخدم (Frontend & UI): تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit (اختياري) لتمكين المستخدمين من رفع الصور واستلام النتائج فوراً.

الأدوات والتقنيات المستخدمة (Tech Stack):

Programming Language: Python

Deep Learning Framework: TensorFlow / Keras

Backend: FastAPI

Web Interface: Streamlit

Libraries: NumPy, OpenCV, Matplotlib