Mahmoud K.

مطور ذكاء اصطناعي (AI Developer) متخصص في تنفيذ تطبيقات إنتاجية جاهزة (AI Agents) ، بما في ذلك التطبيقات المتقدمة الشبيهة بـ ChatGPT. أمتلك خبرة عملية في بناء "Agents" ذكية باستخدام langchain و LangGraph، وتطوير واجهات خلفية (Backend) قوية بـ FastAPI لإدارة الجلسات وهندسة السياق. قمت بتنفيذ مشاريع تمتد من "الأفاتار الصوتي" التفاعلي إلى تحسين أداء النماذج ونشرها على الأجهزة الطرفية. أنا جاهز لقيادة الجانب التقني في مشروعكم. CrewAi , n8n

(2025) Agentic AI - Deep Learning by Andrew Ng

The course emphasizes practical implementation using Python, building each pattern from first principles before exploring frameworks, giving you the flexibility to customize AI workflows for your specific needs. You’ll learn to deconstruct business processes into agentic workflows, identifying where human-like iteration and tool interaction can automate complex tasks. Critical evaluation skills are woven throughout—you’ll build robust testing frameworks, conduct systematic error analysis, and optimize systems for production deployment.

PyTorch for Deep Learning (2025)

Instructor: Laurence Moroney

Building practical deep learning systems means going beyond theory. The PyTorch for Deep Learning Professional Certificate teaches you to build and train the deep learning models that power real AI applications, using PyTorch — one of the most widely adopted frameworks in research and industry — to design efficient, reliable systems.

Artificial Intelligence · Deep Learning · Computer Vision · Natural Language Processing · Agentic Workflows · Generative AI · Voice and Speech Technologies · Edge AI Deployment · Cloud Computing (AWS, Docker) · Model Optimization (Quantization, Pruning, TensorRT) · Human-AI Interaction · Autonomous Systems · Open-Source Collaboration · Building Scalable AI Backends · AI for Social Impact · Continuous Learning and Research in Emerging AI Trends

🎓 Graduation Project – Violence Behavior Detection (YOLOv11 + ST-GCN)

Developed a real-time violence detection system combining YOLOv11-pose for skeletal keypoint extraction and ST-GCN for action recognition.

Designed preprocessing pipelines: normalization, Gaussian smoothing, root-relative coordinates, and noise filtering.

Integrated spatial-temporal attention layers into ST-GCN to improve recognition accuracy across frames.

Optimized inference with ONNX and TensorRT achieving up to 50 FPS performance.

🗣 Egyptian Text-to-Speech (XTTSv2 Fine-Tuning)

Fine-tuned the XTTSv2 model on a custom Egyptian Arabic dataset for natural-sounding local dialect synthesis.

Automated dataset creation with Python scripts for scraping, segmenting, and formatting over 10 hours of YouTube audio into LJSpeech format.

🏙 Sketch to Buildings (Pix2Pix GAN)

Implemented a Pix2Pix Generative Adversarial Network in PyTorch to convert architectural sketches into photorealistic building images.

Designed training workflows and optimized generator-discriminator balance for enhanced image fidelity.

👨‍💻 الخبرات الأكاديمية والمشاريع | Academic Projects

🎓 مشروع التخرج – نظام كشف السلوك العنيف (YOLOv11 + ST-GCN)

طوّرت نظامًا لاكتشاف السلوك العنيف في الوقت الفعلي باستخدام YOLOv11-pose لاستخراج النقاط الهيكلية وST-GCN للتعرّف على الأفعال.

صمّمت خط أنابيب لمعالجة البيانات يشمل التطبيع، التنعيم باستخدام Gaussian filter، تحويل الإحداثيات إلى Root-relative، وإزالة الضوضاء.

أضفت طبقات Attention مكانية وزمنية إلى ST-GCN لتحسين دقة التعرّف على الأفعال.

حسّنت زمن الاستدلال عبر تصدير النموذج إلى ONNX وTensorRT محققًا أداء يصل إلى 50 إطارًا في الثانية.

(Developed a real-time violence detection system using YOLOv11-pose and ST-GCN, featuring spatial-temporal attention and optimized inference with ONNX/TensorRT up to 50 FPS.)

🗣 مشروع تحويل النص إلى كلام باللهجة المصرية (XTTSv2 Fine-Tuning)

درّبت نموذج XTTSv2 على بيانات صوتية باللهجة المصرية لإنتاج كلام طبيعي بلهجة محلية واقعية.

أنشأت نظامًا آليًا لجمع وتنسيق البيانات من مقاطع YouTube، وحوّلتها إلى صيغة LJSpeech بما يزيد عن 10 ساعات من التسجيلات.

(Fine-tuned XTTSv2 on an Egyptian Arabic dataset and automated data collection and formatting into the LJSpeech structure for over 10 hours of high-quality audio.)

🏙 مشروع من رسم إلى مبنى (Pix2Pix GAN)

استخدمت شبكة توليد خصومية (GAN) من نوع Pix2Pix لتحويل الرسومات المعمارية إلى صور مبانٍ واقعية باستخدام PyTorch.

حسّنت توازن التدريب بين الـ Generator والـ Discriminator لتحسين جودة الصور الناتجة.

(Implemented a Pix2Pix GAN in PyTorch to generate realistic buildings from sketches, optimizing training dynamics for higher image fidelity.)