نماذج معالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي

مجموعة متكاملة من مشاريع الذكاء الاصطناعي تشمل تطوير نماذج تحليل المشاعر باستخدام تقنيات مختلفة من RNN التقليدية إلى Fine-tuning لنماذج BERT المتقدمة، بالإضافة إلى بناء أنظمة وكلاء ذكية تفاعلية باستخدام LangChain. المشاريع تغطي معالجة البيانات النصية، التدريب على datasets حقيقية مثل IMDB وTwitter Sentiment، وتطوير chatbots ذكية مع ذاكرة محادثة وأدوات مخصصة للتفاعل مع المهام اليومية.

التقنيات المستخدمة:

TensorFlow/Keras، Hugging Face Transformers، BERT، RNN/LSTM، NLTK، LangChain، Google Gemini API، PyTorch، Dataset Processing، Fine-tuning، ReAct Agents

المهارات المتوفرة:

معالجة وتنظيف البيانات النصية، بناء نماذج عميقة من الصفر، Fine-tuning للنماذج المسبقة التدريب، تطوير أنظمة وكلاء ذكية متعددة الأدوات، دمج APIs مع نماذج اللغة الكبيرة، إدارة الذاكرة والسياق في المحادثات