Ahmed W.
نبذة
أنا أحمد، مهندس ذكاء اصطناعي حديث التخرج، أتمتع بخبرة عملية في تصميم وتطوير حلول متقدمة تعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. أؤمن بقوة البيانات وقدرتها على إحداث تغيير حقيقي، وأسعى دائماً لتحويل الأفكار إلى نماذج ومنتجات فعالة تضيف قيمة حقيقية وتُحسن الأداء العام.
أتميز بقدرتي على العمل في مختلف مراحل تطوير النماذج، بدءًا من معالجة البيانات وتحليلها، مرورًا ببناء النماذج وتدريبها، وانتهاءً بتقييم الأداء وتحسين النتائج. أستخدم أدوات وتقنيات حديثة مثل Python، وTensorFlow، وScikit-learn، مما يمكنني من تنفيذ حلول فعالة وذات موثوقية عالية.
المهارات التقنية:
البرمجة بلغة Python: إجادة استخدام مكتبات مثل Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، وTensorFlow.
معالجة البيانات: تنظيف البيانات وتحويلها لصيغة قابلة للاستخدام في النماذج.
تحليل البيانات: استخلاص رؤى تساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية.
التعلم الآلي: تطوير نماذج دقيقة باستخدام تقنيات التصنيف، التنبؤ، وتقليل الأبعاد.
التعلم العميق: تصميم وتدريب الشبكات العصبية باستخدام Keras وTensorFlow، في مجالات مثل رؤية الحاسوب وNLP.
أسعى حالياً لتطبيق معرفتي ومهاراتي في بيئة احترافية تتيح لي المساهمة في مشاريع حقيقية، والاستمرار في التطور والنمو في مجال الذكاء الاصطناعي.
الخبرات
Freelancer at Mostaql
لقد عملت على عدة مشاريع تطبيقية في مجالي التعلم الآلي والتعلم العميق، حيث قمت بتطوير نماذج متقدمة مثل CNN وResNet وVGG، وتوظيفها في تطبيقات طبية دقيقة. من أبرز هذه المشاريع:
تصنيف أمراض شبكية العين (Retinal Disease Classification) باستخدام شبكات عصبية التفافية لتحليل صور الشبكية بدقة عالية.
تقسيم أورام الدماغ (Brain Tumor Segmentation) من خلال نماذج تعتمد على التعلم العميق لتحديد موقع الورم بدقة على الصور الشعاعية.
تصنيف سرطان الجلد (Skin Cancer Classification) عبر نماذج مدرّبة على صور الجلد لتحديد الأنواع المختلفة من السرطان بدقة تصنيفية عالية.
تعكس هذه المشاريع قدرتي على التعامل مع بيانات طبية حساسة، وتصميم نماذج تحقق توازناً بين الدقة والكفاءة، مع فهم عميق لتحديات التطبيقات الواقعية للذكاء الاصطناعي.
عملت ايضا علي بعض منصات الاتمته مثل make, manychat, respond io and kommo
حيث صممت بعض الشات بوتس للرد علي العملاء وتسجيل بياناتهم في جوجل فورم لتتبع الطلبات
Digital Egypt Pioneers Initiative DEPI intern - Data science
هذه الرحلة ساهمت بشكل كبير في تعزيز مهاراتي التقنية في المجالات التالية:
علم البيانات والتحليلات (Data Science & Analytics)
لغة بايثون لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات (Python for AI & Data Science)
قواعد البيانات وSQL لعلم البيانات (Databases and SQL for Data Science)
تصوير البيانات وبناء نماذج التعلم الآلي (Data Visualization & ML Models)
مشروع تطبيقي في علم البيانات (Applied Data Science Capstone)
التعليم
كلية الذكاء الاصطناعي - جامعة كفر الشيخ - مصر
تُعد كلية الذكاء الاصطناعي بجامعة كفر الشيخ من أوائل الكليات المتخصصة في هذا المجال في مصر والشرق الأوسط، وتهدف إلى إعداد كوادر مؤهلة علميًا وعمليًا في علوم الذكاء الاصطناعي، بما يشمل التعلم الآلي، التعلم العميق، معالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب.
توفر الكلية بيئة تعليمية متطورة تشمل مناهج حديثة، معامل متخصصة، ومشاريع تطبيقية تربط الدراسة النظرية بالواقع العملي، مما يساهم في تأهيل الخريجين لسوق العمل في مجالات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات وتطوير البرمجيات الذكية.