مشروع ذكاء اصطناعي متقدم يهدف إلى تصنيف الحروف الإنجليزية المكتوبة بخط اليد باستخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) وComputer Vision. اعتمد المشروع على مجموعة بيانات EMNIST التي تحتوي على آلاف الصور بحجم 28×28 بكسل، وتم تنفيذ خط معالجة بيانات كامل يشمل تنظيف البيانات، إعادة تشكيل الصور، التطبيع، وتقنيات Data Augmentation.
قمت بتصميم وتجربة عدة معماريات شبكات عصبية متقدمة مثل VGG وResNet وMobileNet وVision Transformer (ViT) بالإضافة إلى GoogLeNet باستخدام كل من TensorFlow وPyTorch، مع مقارنة الأداء باستخدام مقاييس مثل Accuracy وF1-score وConfusion Matrix وROC Curves. ركز المشروع على تحسين دقة النموذج وتقليل الـ Overfitting باستخدام Batch Normalization وDropout وتقنيات Fine-Tuning، مما يعكس فهمًا عمليًا لبناء نماذج رؤية حاسوبية قابلة للتطوير.
