برمجة مبوبة اعلانية تعمل بالذكاء الاصناعي

برمجة مبوبة اعلانية تستخدم تحليل البيانات الذكاء الاصطناعي

. المتطلبات الأساسية للمنصة

أ. الوظائف الرئيسية:

- نشر الإعلانات:

- رفع صور المنتج + وصف تفصيلي.

- تحديد السعر، الفئة، الحالة (جديد، مستعمل، إلخ).

- بحث ذكي:

- فلترة بالموقع، السعر، الفئة، الكلمات المفتاحية.

- بحث بالصورة (مثل: البحث عن منتج مشابه لصورته).

- تقييم المستخدمين:

- نظام تقييم للبائعين والمشترين.

- دردشة مباشرة:

- تواصل بين البائع والمشتري داخل المنصة.

ب. ميزات الذكاء الاصطناعي المطلوبة:

1. التصنيف التلقائي للمنتجات:

- تحليل الصور لمعرفة نوع المنتج (هاتف، أثاث، إلخ).

- اقتراح الفئة المناسبة تلقائيًا.

2. تسعير ذكي:

- اقتراح سعر للمنتج بناءً على حالته وسعر السوق.

3. كشف الاحتيال:

- تحليل الإعلانات لاكتشاف المحتوى المزيف أو الوهمي.

4. توصيات مخصصة:

- عرض منتجات ذات صلة للمستخدم بناءً على سجل التصفح.

5. معالجة اللغة الطبيعية (NLP):

- فهم أوصاف المنتجات لتحسين نتائج البحث.

6. تحليل الصور:

- اكتشاف عيوب المنتج من الصور (خدوش، كسور).

---

. المهارات المطلوبة في المبرمج/الفريق

- للواجهة الأمامية (Frontend):

- إطار عمل مثل React.js أو Flutter (للتطبيق الهجين).

- تصميم متجاوب (Responsive UI).

- للخادم (Backend):

- لغة مثل Python (Django/FastAPI) أو Node.js.

- فهم جيد لـ RESTful APIs أو GraphQL.

- للذكاء الاصطناعي (AI/ML):

- خبرة في TensorFlow/PyTorch لتصنيف الصور.

- معرفة بـ NLP (مثل Hugging Face) لتحليل النصوص.

- قدرة على تدريب نماذج تنبؤية (مثل تسعير المنتجات).

- لقاعدة البيانات:

- PostgreSQL (للبيانات المنظمة) أو MongoDB (للمرونة).

- للتخزين السحابي:

- تكامل مع AWS S3 أو Firebase Storage للصور.

---

أ. النقاط الفنية:

1. إنشاء واجهة المستخدم (UI/UX):

- أريد واجهة سهلة لنشر الإعلانات تشبه OLX مع تحسينات في التصميم.

2. تطوير نظام الذكاء الاصطناعي:

- أحتاج نظامًا يصنف المنتج من الصور ويقترح سعرًا بناءً على بيانات السوق.

3. كشف الاحتيال:

- نظام يحلل الإعلانات لاكتشاف المحتوى الوهمي باستخدام NLP.

4. التوصيات الذكية:

- آلية لعرض منتجات ذات صلة للمستخدمين بناءً على سجل التصفح.

5. التكاملات الخارجية:

خدمة خرائط (مثل Google Maps).

ب. المتطلبات غير الوظيفية:

- الأمان:

- التأكد من تشفير البيانات وحماية المستخدمين من الاختراقات.

- الأداء:

- المنصة يجب أن تتحمل 10,000 مستخدم نشط شهريًا بسرعة استجابة عالية.

- التوسع:

- القدرة على إضافة ميزات جديدة لاحقًا مثل الدفع عند الاستلام.

---

4. أمثلة على طلبات محددة

- للذكاء الاصطناعي:

- استخدم نموذج ResNet50 لتصنيف صور المنتجات، ودرّبه على مجموعة بيانات تحتوي على 10,000 صورة لمنتجات مستعملة.

- للباكند:

- استخدم Node.js مع Express لإنشاء API لإدارة الإعلانات والمستخدمين.

- للفرونتند:

- صمم واجهة React مع إمكانية رفع صور متعددة وتحرير الوصف بسهولة.

المواصفات المطلوبة:

- منصة إعلانات للسلع المستعملة تشبه OLX مع ذكاء اصطناعي.

- الميزات:

1. تصنيف المنتج من الصور تلقائيًا.

2. اقتراح سعر ذكي بناءً على حالة المنتج.

3. كشف الإعلانات الوهمية بالذكاء الاصطناعي.

- التقنيات المقترحة:

- Frontend: React.js

- Backend: Python (FastAPI)

- AI: TensorFlow + Hugging Face