Shady M.

هل تواجه صعوبة مع نماذج ذكاء اصطناعي غير دقيقة أو بيانات معقدة؟ كخريج علوم الحاسب متخصص في الرؤية الحاسوبية والتعلم العميق، أساعد الشركات على استغلال قوة بياناتها من خلال تطبيقات ذكاء اصطناعي عملية.

أنا شادي أشرف، مهندس ذكاء اصطناعي / تعلم آلي شغوف، أحول الأفكار المعقدة إلى أنظمة وظيفية باستخدام Python، PyTorch، TensorFlow، OpenCV، وFastAPI. خبرتي تشمل التعلم المشرف/غير المشرف، والرؤية الحاسوبية.

مشاريع رئيسية:

• Ru’yaAI: نظام كامل لمراقبة الحشود باستخدام CLIP وVision Transformers. تحليل تدفقات متزامنة، مما يقلل الجهد اليدوي بنسبة 80%.

• تقسيم أجسام المياه: نموذج U-Net مخصص على صور Sentinel-2؛ API Flask مدمجة مع Docker؛ حقق أكثر من 97% IoU لكشف الفيضانات.

• تصنيف حالات الأسنان: نموذج EfficientNetB5 مدمج مع تطبيق Streamlit؛ وصل إلى دقة 98%.

• توقع رضا شركات الطيران: نموذج Random Forest مع هندسة الميزات لإرشادات عملية.

أنا مفتوح لمشاريع مبتدئة في الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي، الرؤية الحاسوبية، أو البيانات. دعونا نتعاون لتحويل بياناتك إلى نتائج مؤثرة