طارق بن جعبل طعيمان

مهندس ذكاء اصطناعي

0%

الرئيسيةالمشاريعالتعلم العميقتصنيف صور الأشعة السينية لـ COVID-19
التعلم العميق
مشروع عملي احترافي

تصنيف صور الأشعة السينية لـ COVID-19

نموذج DL لتشخيص COVID-19 من صور الرئة

متقدم
3 أسبوع
4 مهارات

مقدمة المشروع

في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية نموذج dl لتشخيص covid-19 من صور الرئة. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متقدمويستغرق تقريباً 3 أسبوع 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 التطبيقات الطبية للـ DL
🔍 التعامل مع البيانات الطبية الحساسة
🧹 معالجة Class Imbalance
⚙️ استخدام Transfer Learning طبياً
✅ تفسير النموذج بـ Grad-CAM
🚀 ضمانات الأمان والدقة
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:

أهمية التشخيص المبكر

2
🔍

Data Understanding

فهم البيانات

جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها

الخطوات العملية:

COVID-19 X-Ray Dataset

3
🧹

Data Preparation

تحضير البيانات

تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة

الخطوات العملية:

Augmentation + Class Weighting

4
⚙️

Modeling

بناء النموذج

اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة

الخطوات العملية:

Fine-tune EfficientNet/DenseNet

5

Evaluation

التقييم

تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف

الخطوات العملية:

Sensitivity, Specificity, ROC-AUC + Grad-CAM

6
🚀

Deployment

النشر

نشر النموذج في بيئة الإنتاج

الخطوات العملية:

نظام مساعد للأطباء

المصادر والأدوات

COVID-19 Radiography Database
Grad-CAM for Interpretability
Medical AI Best Practices

المهارات المطلوبة

Medical ImagingTransfer LearningClass ImbalanceGrad-CAM

إحصائيات سريعة

المستوىمتقدم
المدة3 أسبوع
المهارات4
الخطوات6
العودة للمشاريع