Bavly W.

أنا بافلي وليد، مهندس برمجيات متخصص في الذكاء الاصطناعي، أجمع بين الخبرة القوية في علم البيانات (Data Science) والشغف بتطبيقات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision).

أركز على بناء حلول برمجية عملية، بدءاً من تحليل البيانات واستخراج الرؤى، وصولاً إلى بناء نماذج دقيقة لمعالجة الصور والفيديو. أؤمن بأن الكود النظيف والحلول المبتكرة هما أساس نجاح أي مشروع.

أبرز المهارات والخدمات (My Skills & Services):

1. الرؤية الحاسوبية (Computer Vision Focus):

-تقسيم الصور (Image Segmentation): خبرة عملية في فصل العناصر بدقة (مثل الأورام، الطرق، الخلايا) باستخدام خوارزميات U-Net و Mask R-CNN.

-اكتشاف الكائنات (Object Detection): تحديد وتتبع العناصر في الصور والفيديو باستخدام YOLO و TensorFlow.

-التعرف على الوجوه (Face Recognition): بناء أنظمة تحقق هوية باستخدام تقنيات مثل Triplet Loss.

-تجربة في ال 3D Perception: التعامل المبدئي مع بيانات LiDAR ودمج المستشعرات (Sensor Fusion) وفهم أساسيات الإدراك ثلاثي الأبعاد.

2. علم البيانات والتعلم الآلي (Data Science & ML):

-التحليل والتنبؤ: بناء نماذج Classification و Regression (مثل توقع الأمراض أو الأسعار).

-التعامل مع البيانات: تنظيف وتحليل البيانات باستخدام Pandas و NumPy.

-تصوير البيانات (Visualization): عرض النتائج بوضوح باستخدام Matplotlib و Seaborn.

أعمال نفذتها (Key Projects):

هنا هنكتب اللي عملناه بالظبط من غير مبالغة:

- مشروع تقسيم الصور (Segmentation): تطبيق خوارزمية U-Net لفصل عناصر محددة من صور طبية/قمر صناعي بدقة عالية.

- مشروع دمج مستشعرات (Sensor Fusion Project): بناء Pipeline لدمج بيانات الكاميرا مع ال LiDAR وعمل Visualization، وتطبيق نموذج PointPillars لاكتشاف السيارات في بيئة ثلاثية الأبعاد (3D).

- كشف العنف (Violence Detection): نظام ذكي لتحليل الفيديو واكتشاف السلوكيات العنيفة.

- التنبؤ الطبي: نموذج لتوقع احتمالية الإصابة بمرض السكري بناءً على التحاليل الطبية.

الأدوات والتقنيات (Tech Stack):

Languages: Python (Advanced), C++.

Libraries: PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Scikit-Learn.

Data Tools: Pandas, NumPy, Matplotlib.

Architectures: CNNs, U-Net, YOLO, Transformers.