مهندسة ذو خبرة عملية في مجال التعلم العميق والرؤية الحاسوبية لأكثر من عامين, عملت على مشاريع لكشف الامراض من الصور الطبية مثل الاورام وامراض اخرى في العيون.

أقدّم خدمة بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتحليل الصور باستخدام تقنيات Computer Vision وDeep Learning. التي تشمل
CNN, ResNet, VGG, YOLOv8 ,YOLOv9, Inception وهذا للتعلم العميق deep learning

التعلم الآلي Machine Learning:
SVM, Random Forest, XGBoost, KNN

مكتبات الرؤية الحاسوبية Computer Vision:
OpenCV, MediaPipe ,Scikit-image

سأقوم ببناء نموذج واحد ليقوم بواحدة أو أكثر من:
- تصنيف الصور Image Classification
- كشف الكائنات وتحديد مواقعها Object Detection
- تجزئة الكائنات Object Segmentation
- اضافه رسومات بيانية لتقييم أداء النموذج

استلم عدد صور حتى 1000 صورة. البيانات يجب أن تكون جاهزة ومُنظّفة Preprocessed & cleaned
ستحصل على الكود كامل بصيغة Jupyter Notebook (.ipynb) باستخدام مكتبات مثل pytorch, tensorflow, scikit learn.