Iftikhar Hassan

تحويل البيانات المعقدة إلى حلول ذكيةهل ترغب في الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي أم بناء نماذج تنبؤية قوية؟ أنا مهندس تعلم آلي حاصل على شهادة في هندسة الحاسوب من جامعة NUST ولدي سجل حافل في نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي من البداية إلى النهاية. أنا متخصص في سد الفجوة بين البيانات الخام والرؤى القابلة للتنفيذ من خلال تطبيقات الذكاء الاصطناعي المخصصة. ما أقدمه: تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي مع نماذج اللغة الكبيرة (RAG): أبني تطبيقات مخصصة للتوليد المعزز بالاسترجاع باستخدام LangChain وOpenAI للسماح للمستخدمين بالتفاعل مع ملفات PDF أو فيديوهات يوتيوب في الوقت الحقيقي. تطوير مولدات محتوى آلية (مثل روبوتات منشورات لينكدإن) باستخدام Llama 3.2. المعلوماتية الحيوية وذكاء اصطناعي في الرعاية الصحية: خبرة في تحليل بيانات النسخ المكتوب للتنبؤ بارتباطات الجينات بالأمراض وتحديد المؤشرات الحيوية. تصميم أنظمة الكشف المبكر عن الأوبئة باستخدام اكتشاف الشذوذات المعتمد على المحولات والتنبؤ بتقنية LSTM. النمذجة التنبؤية والتحليلات: الانحدار المتقدم، التصنيف، والتجميع باستخدام Scikit-learn وTensorFlow وKeras. تطوير أنظمة التوصية باستخدام التصفية التعاونية لتجارب المستخدم الشخصية. تصور البيانات ولوحات التحكم: أقوم بإنشاء واجهات ويب تفاعلية وجاهزة للإنتاج باستخدام Streamlit لجعل بياناتك ونماذجك متاحة لأصحاب المصلحة غير التقنيين. مجموعة الأدوات التقنية: اللغات: بايثون، SQL. المكتبات: NumPy، Pandas، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn. الأطر: TensorFlow، Keras، LangChain. النشر: Git، Heroku، Streamlit. أنا لا أبني النماذج فقط؛ أبني حلولا سهلة الاستخدام، قابلة للتوسع، وموثوقة رياضيا