أقوم بتطوير نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة لتصنيف الصور وتحليلها باستخدام تقنيات الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) والتعلم العميق (Deep Learning)، مع توفير واجهة بسيطة لاختبار النموذج.
📌 **ما الذي ستحصل عليه مقابل سعر الخدمة الأساسي؟**
السعر الأساسي مصمم للمشاريع المصغرة أو النماذج المبدئية (Proof of Concept)، ويشمل:
* تدريب نموذج ذكاء اصطناعي لتصنيف الصور إلى **فئتين أو 3 فئات فقط** (Classes).
* التعامل مع مجموعة بيانات (يقوم العميل بتوفيرها).
* برمجة واجهة اختبار بسيطة جداً باستخدام Gradio أو Streamlit لرفع صورة ورؤية نتيجة التصنيف.
* تسليم الكود المصدري (Python Script) وملف أوزان النموذج النهائي المتدرب (مثل `.h5` أو `.pt`).
*(ملاحظة: إذا كان مشروعك يتطلب تصنيف عدد كبير من الفئات، أو تدريب على بيانات ضخمة، أو بناء نظام متكامل، يرجى مراسلتي أولاً للاتفاق على التفاصيل والسعر).*
---
📌 **أما بالنسبة للمشاريع المتكاملة والأنظمة المتقدمة (عبر التطويرات أو العروض المخصصة)، فيمكنني تنفيذ:**
✅ تدريب النماذج على قواعد بيانات ضخمة (عشرات الآلاف من الصور).
✅ تصنيف عدد كبير ومعقد من الفئات (Multi-class Classification).
✅ استخدام معماريات متقدمة وحديثة لضمان أعلى دقة (مثل ResNet, EfficientNet, Vision Transformers).
✅ تحسين جودة البيانات (Data Augmentation & Preprocessing) للتعامل مع الصور غير الواضحة.
✅ بناء واجهات برمجة تطبيقات (REST API) باستخدام FastAPI أو Flask لربط النموذج بتطبيقك أو موقعك.
✅ نشر النموذج (Deployment) على خوادم سحابية.
📌 **المجالات التي يمكن تطبيق الخدمة عليها:**
* تصنيف المنتجات الطبية أو الصناعية.
* فرز وتصنيف المستندات المصورة.
* التعرف على الوجوه أو الأنماط المحددة.
* التطبيقات الزراعية (مثل التعرف على أمراض النباتات).
🛠️ **التقنيات المستخدمة:**
* Python
* PyTorch / TensorFlow & Keras
* OpenCV & PIL لمعالجة الصور
* Streamlit / Gradio للواجهات
* Scikit-Learn
**⚠️ تنويه هام:** دقة النموذج تعتمد بشكل كبير على جودة وكمية البيانات (الصور) التي سيتم التدريب عليها. يرجى مراسلتي قبل طلب الخدمة لنناقش طبيعة الصور، الهدف من النظام، وحجم البيانات لضمان تقديم أفضل نتيجة ممكنة.
