مشروع الوحدة الثانية: تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

🔹 المسار الأساسي (المتطلب الإلزامي)

في هذا المسار، ستقوم بإنشاء نموذج تعلم آلة يتعرف على شيئين مختلفين تماماً (على سبيل المثال: مقارنة بين أنواع مختلفة من المركبات، أو معالم سياحية، أو أدوات تقنية) بدلاً من التركيز فقط على الحيوانات.

+1

الخطوات المطلوبة:

• البحث في الشبكة العنكبوتية عن صور للشيئين اللذين اخترتهما، مع مراعاة حقوق النشر عند اختيار الصور.
• حفظ الصور في مجلد خاص على جهازك.
• إنشاء مشروع تعلم آلة جديد في منصة تعلم الآلة للأطفال (Machine Learning for Kids).
• إضافة تسمية (Label) للنوع الأول وتسمية أخرى للنوع الثاني.
• تدريب النموذج على التعرف على الصور، مع إضافة العديد من الصور المختلفة لتدريب نموذجك بشكل أفضل.
• إنشاء مقطع برمجي في برنامج سكراتش (Scratch) لفرز الصور إلى مجموعتين.

متطلبات التسليم:

1. ملف المشروع: تسليم ملف سكراتش النهائي الذي يحتوي على التعليمات البرمجية التي أنشأتها.
2. صورة توثيقية للتنفيذ: إرفاق صورة (لقطة شاشة) للمشهد في سكراتش أثناء تشغيل المقطع البرمجي وعمله الفعلي، والتي تظهر فرز الصور بنجاح.

🌟 المسار المتقدم (مسار التميز والدرجات الإضافية)

للطلاب المتميزين والشغوفين بالتقنية، يمكنكم تجاوز حدود برنامج سكراتش وتطبيق ما تعلمتموه باستخدام أدوات برمجية متقدمة لإنشاء نماذج تعلم الآلة.

المهام المطلوبة للمسار المتقدم:

• استخدام لغة بايثون (Python) لكتابة التعليمات البرمجية لاستخدام نموذج تعلم الآلة الخاص بك.
• أو برمجة تطبيق للهواتف الذكية والأجهزة اللوحية باستخدام (App Inventor) لتدريب واختبار النموذج.

متطلبات التسليم للمسار المتقدم (للحصول على الدرجات الإضافية):

1. توثيق الخطوات: كتابة تقرير يشرح بالتفصيل الخطوات ومراحل العمل التي قمت بها لبرمجة النموذج وتدريبه باستخدام بايثون أو App Inventor.
2. العرض التقديمي: إعداد عرض تقديمي متكامل لعرض ومناقشة مراحل المشروع أمام زملائك، مع شرح كيفية عمل النموذج.
3. المراجع: تضمين قائمة بكافة المراجع والمصادر التي استخدمتها في البحث وتطوير الكود البرمجي.