Abdelwhab M.

بصفتي مهندس ذكاء اصطناعي ورؤية حاسوب، أمتلك أساسًا قويًا في التعلم العميق، وأتخصص في بناء ونشر حلول تعلم الآلة المتكاملة في مجالات متعددة مثل التصوير الطبي، الأنظمة الذاتية، والذكاء الاصطناعي التوليدي. لدي خبرة واسعة في العمل مع مكتبات TensorFlow وPyTorch لتطوير نماذج تتراوح من الشبكات العصبية الالتفافية (CNNs) للتصنيف إلى الشبكات التوليدية الخصامية المتقدمة (GANs) لمهام توليد الصور وتحويلها.

تلقيت تدريبات في مؤسسات مرموقة منها Samsung Innovation Campus (SIC)، والمعهد القومي للاتصالات (NTI)، وجامعة هارفارد، وبرنامج McKinsey Forward، مما ساعدني على تعزيز قدراتي التقنية وكذلك مهاراتي في التعاون ضمن مشاريع واقعية قائمة على العمل الجماعي في مجال الذكاء الاصطناعي.

أطبق حاليًا مهاراتي في مشاريع تتعلق ب ROS1، وخطوط أنابيب الرؤية الحاسوبية، ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي في الزمن الحقيقي باستخدام أطر مثل Flask. كما يشمل رصيدي المشاركة في تحدي محاكاة Shell Eco-marathon، حيث ساهمت في تطوير وحدات الملاحة الذاتية بما في ذلك الإدراك المعتمد على LiDAR والتحكم بطريقة Pure Pursuit.

أنا شغوف بتوظيف الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات ذات الأثر الإيجابي، وأسعى باستمرار لاغتنام الفرص للنمو والتعاون والمساهمة في تطوير حلول مبتكرة في مجال الأنظمة الذكية.