في هذه الورقة، نقترح حلًا قائمًا على التعلم العميق لتقدير العمر من صورة وجه واحدة دون استخدام نقاط الملامح الوجهية، ونقدم مجموعة البيانات IMDB-WIKI، وهي أكبر مجموعة بيانات عامة لصور الوجوه مُعدّة بملصقات عمرية وجندرية. إذا كانت أبحاث تقدير العمر الفعلي قد استمرت لأكثر من عقود، فإن دراسة تقدير العمر الظاهري أو العمر الذي يُدركه البشر من صورة وجه هي مبادرة حديثة نسبيًا. نعالج كلا المهمتين باستخدام شبكات عصبية متعددة الطبقات (CNN) ذات بنية VGG-16، التي تم تدريبها مسبقًا على مجموعة بيانات ImageNet لتصنيف الصور. نُعدّ مشكلة تقدير العمر كمشكلة تصنيف عميقة، تليها تحسينات باستخدام القيمة المتوقعة للدالة الاحتمالية (softmax). تتمثل العوامل الأساسية في حلنا في: النماذج المستفادة من التعلم العميق باستخدام بيانات ضخمة، ومحاذاة الوجه القوية، وصيغة القيمة المتوقعة لتقدير العمر. وقد قمنا بتحقق من كفاءة طرقنا على المعايير القياسية، وحققنا نتائج متقدمة على مستوى العالم في كل من تقدير العمر الفعلي والظاهري.