Muhammad Sami Uddin Rafay

أنا محمد سامي الدين رافي، مهندس ذكاء اصطناعي ورؤية حاسوبية متخصص في تطوير حلول متقدمة للذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي ورؤية الحاسوب. مع خبرة واسعة في الرؤية المجسمة، وإدراك العمق، وحساسات زمن الطيران، والليدار، ودمج الحساسات، أصمم وأنشر أنظمة للصناعات واللوجستيات والمدينة الذكية وتطبيقات الرعاية الصحية.

تمتد خبرتي عبر دورة حياة الذكاء الاصطناعي بالكامل — من جمع البيانات، تطوير النماذج، والتدريب، إلى النشر على أجهزة الحافة مثل OAK Cameras وNVIDIA Jetson وRaspberry Pi وGoogle Coral، بالإضافة إلى MLOps السحابية باستخدام AWS وGoogle Cloud Vertex AI. أنا ماهر في اكتشاف الأجسام، والتجزئة، والتتبع، واكتشاف الشذوذات باستخدام خوارزميات متطورة مثل YOLOv5–YOLOv11، UNET، DeepLabv3، Segmentation Transfigureers، وDetectron2.

أقدم حلولا شاملة تشمل:

رؤية الحاسوب ثلاثية الأبعاد واستشعار العمق: رؤية ستيريو، كاميرات TOF، معالجة سحابة نقاط LiDAR.
تحليلات الفيديو والتطبيقات الذكية: المراقبة اللحظية، أتمتة التجزئة واللوجستيات، التفتيش الصناعي، اكتشاف السقوط، والسلامة العامة.
تطوير وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي: نشر الذكاء الاصطناعي على الحافة، ONNX، TensorRT، OpenVINO، TensorFlow Lite، واستدلال النماذج بكفاءة.
الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة التوجيه: الخبرة مع ChatGPT و DeepSeek.ai وGoogle Gemini للحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
MLOps وتكامل السحابة: بناء خطوط الأنابيب، ولوحات المعلومات، وسير عمل الذكاء الاصطناعي الآلي باستخدام AWS وGCP وDocker.

أدعم عملائي طوال رحلة المشروع، من التصور وتحليل المتطلبات إلى النشر والصيانة، مقدما نصائح مخصصة، وتخطيطا استراتيجيا، وحلولا تضمن الموثوقية والقابلية للتوسع والتأثير القابل للقياس.

سواء كان ذلك في تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي صناعي، أو أتمتة تحليلات الفيديو، أو بناء نماذج أولية للذكاء الاصطناعي من الحافة الخارجية، هدفي هو تقديم حلول ذكية وعملية وعالية الأداء تساعد المؤسسات على الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بفعالية والتركيز على نموها.