Detection Autism with Deep Learning

السلام عليكم أرغب في تنفيذ مشروع يعتمد على تقنيات التعلم العميق لاكتشاف مؤشرات اضطراب طيف التوحد بشكل مبكر من خلال تحليل صور الوجه والعيون. المطلوب هو بناء وتدريب نموذج ذكاء اصطناعي على الـ Dataset المرفقة، بحيث يقوم بتصنيف الشخص إلى حالتين: 1- مصاب/لديه مؤشرات توحد 2- غير مصاب/لا تظهر عليه مؤشرات توحد مع إظهار نسبة احتمالية لكل تصنيف، مثل: نسبة الإصابة ونسبة عدم الإصابة. المطلوب من المنفذ: 1. تجهيز ومعالجة البيانات المرفقة قبل التدريب، بما يشمل تنظيف البيانات وتقسيمها إلى Training / Validation / Testing. 2. تدريب نموذج Deep Learning مناسب لتحليل صور الوجه والعيون، مع محاولة الوصول إلى أعلى دقة ممكنة. 3. تقييم أداء النموذج باستخدام المقاييس التالية: - Accuracy - Recall - F1-score - Prediction / احتمالية التنبؤ لكل صورة 4. اختبار النموذج على صور من داخل الـ Dataset نفسها لقياس الأداء. 5. اختبار النموذج على صور خارجية غير موجودة داخل الـ Dataset للتأكد من قدرة النموذج على التنبؤ بشكل جيد على بيانات جديدة. 6. تقديم تقرير نهائي يوضح نتائج التدريب والتقييم، مع عرض قيم المقاييس المطلوبة ونماذج من نتائج التنبؤ. 7. تسليم الكود كاملًا بشكل منظم وقابل للتشغيل، مع توضيح خطوات التشغيل والمتطلبات اللازمة. الهدف من المشروع هو الحصول على نموذج بدقة عالية قدر الإمكان، ويكون قادرًا على التنبؤ بشكل جيد من خلال صور الوجه والعيون، مع عرض النتائج بصورة واضحة واحترافية.