طارق بن جعبل طعيمان

مهندس ذكاء اصطناعي

0%

الرئيسيةالمشاريعالتعلم العميقGAN لتوليد صور وجوه واقعية
التعلم العميق
مشروع عملي احترافي

GAN لتوليد صور وجوه واقعية

بناء Generative Adversarial Network لتوليد وجوه بشرية

متقدم
3-4 أسابيع
4 مهارات

مقدمة المشروع

في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء generative adversarial network لتوليد وجوه بشرية. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متقدمويستغرق تقريباً 3-4 أسابيع لإكماله بشكل كامل.

سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.

ماذا ستتعلم؟

📊 فهم آلية عمل GANs
🔍 تحليل معمارية Generator و Discriminator
🧹 تحضير dataset وجوه
⚙️ تدريب GAN بتوازن
✅ تقييم جودة الصور المولدة
🚀 توليد صور جديدة
منهجية CRISP-DM

خطوات العمل التفصيلية

اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي

1
📊

Business Understanding

فهم المشكلة

تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال

الخطوات العملية:

تطبيقات توليد المحتوى

2
🔍

Data Understanding

فهم البيانات

جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها

الخطوات العملية:

استخدام CelebA أو FFHQ dataset

3
🧹

Data Preparation

تحضير البيانات

تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة

الخطوات العملية:

تغيير الحجم وتطبيع [-1, 1]

4
⚙️

Modeling

بناء النموذج

اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة

الخطوات العملية:

بناء DCGAN (Generator vs Discriminator)

5

Evaluation

التقييم

تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف

الخطوات العملية:

مراقبة Loss و FID Score

6
🚀

Deployment

النشر

نشر النموذج في بيئة الإنتاج

الخطوات العملية:

تطبيق لتوليد وجوه بشرية

المصادر والأدوات

CelebA Dataset
DCGAN Paper
GAN Training Tips

المهارات المطلوبة

GANGeneratorDiscriminatorAdversarial Training

إحصائيات سريعة

المستوىمتقدم
المدة3-4 أسابيع
المهارات4
الخطوات6
العودة للمشاريع