Tahir Mehmood

Tahir Mehmood

إسلام أباد, باكستان

Tahir Mehmood

مهندس الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة | بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مخصصين وRAG
مرحبا، أنا طاهر. أعمل كباحث ومهندس ذكاء اصطناعي، متخصصا في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي ذكية وعملية وخطوط بيانات تحل مشكلات العالم الحقيقي.

لا أؤمن بتقنية واحدة تناسب الجميع. بدلا من ذلك، أجسر الفجوة بين نظرية التعلم الآلي المعقدة والاحتياجات اليومية الفعلية لمشروعك. سواء كنت ترغب في دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عملك الحالي، أو بناء روبوت دردشة ذكي مخصص، أو استخراج رؤى ذات معنى من البيانات البصرية والنصية الفوضوية، فأنا هنا لبناء حل مخصص يتوسع.

ما يمكنني مساعدتك في بناءه:

الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكلاء المستقلين: تصميم أنظمة ذكية متعددة الوكلاء وسير عمل ذكاء اصطناعي مخصص باستخدام LangChain و LangGraph.

البحث الذكي والبحث العشوائي: بناء أنظمة توليد معزز بالاسترداد (RAG) عالية الدقة (مثل أنظمة البحث الهجينة بين الكلمات المفتاحية/الدلالية التي بنيتها للتقنيات القانونية) المدعومة بقواعد بيانات متجهة مثل FAISS وChroma.

معالجة اللغة الطبيعية (NLP): إعداد خطوط أنابيب نصوص مخصصة، تحليل دلالي، تضمينات، وضبط نماذج المحولات بدقة.

رؤية الحاسوب والتعلم العميق: تطوير خطوط كشف الأشياء وتحليل الصور المتقدمة باستخدام نماذج مثل YOLO.

التعلم الآلي الأساسي وعلوم البيانات: التعامل مع كل شيء من معالجة البيانات المسبقة وهندسة الميزات إلى النمذجة التنبؤية والتحسين باستخدام بايثون (NumPy، Pandas، Scikit-Learn).

لماذا تعمل معي؟
بسبب خلفيتي كمساعد بحث في NUST، أقضي كل يوم في متابعة الاتجاه الذي يتجه إليه الذكاء الاصطناعي بعد ذلك. أنا لا أنسخ فقط كود عام؛ أنظر عن كثب إلى أهدافك المحددة لتصميم نهج مخصص قائم على البيانات يضمن الدقة والكفاءة.

دعونا نتعاون ونحول بياناتك وأفكارك إلى أنظمة ذكية ومؤثرة!

أوقات العمل

  • الإثنين:08h00 إلى 18h00
  • الثلاثاء:08h00 إلى 18h00
  • الأربعاء:08h00 إلى 18h00
  • الخميس:08h00 إلى 18h00
  • الجمعة:08h00 إلى 18h00
  • السبت:غير موجود
  • الأحَد:غير موجود
طور بنية جديدة متعددة الوسائط للتعلم العميق من البداية إلى النهاية تهدف إلى دمج مصادر البيانات غير المتجانسة (مثل الميزات الجدولية، الإشارات الزمنية، والتصوير عالي الدقة) من أجل نمذجة تشخيصية وتنبؤية عالية الدقة. يركز البحث الأساسي على تجاوز الفجوات في البيانات من خلال هندسة خطوط استخلاص ميزات مخصصة لكل نمط، تليها طبقة دمج متقدمة تلتقط التفاعلات المعقدة بين الوسائط. من خلال تحسين تمثيلات الفضاء الكامن، تقلل البنية بشكل كبير من فقدان السياق السريري، مما يوفر أداء تصنيفا قويا وقابلا للتوسع وقابلا للتفسير عبر مجموعات بيانات متعددة المصادر متنوعة.
عمل كزميل برمجة في Murabbi، حيث قدم تعليما عمليا في مجالات الروبوتات والذكاء الاصطناعي وأمن الأمن السيبراني للمبتكرين الشباب. حولت مفاهيم تقنية معقدة إلى جلسات تدريب عملية—حيث أرشدت الطلاب خلال بناء مشاريع الروبوتات وإتقان أساسيات تعلم الآلة. أدارت معسكرات تدريبية مكثفة ومبادرات تدريبية تدار بالتعاون مع NUST لتمكين الجيل القادم من المواهب التقنية.
أتابع دراسة الماجستير في علوم الحاسب في جامعة NUST، مع التركيز على التعلم العميق المتقدم، ومعالجة اللغة الطبيعية، ورؤية الحاسوب. كمساعد بحث نشط، أربط بين الأكاديميا والصناعة من خلال بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي عملية وواقعية—بما في ذلك سير عمل ذكي متعدد الوكلاء، ومحركات بحث دلالية، وأنظمة RAG هجينة مخصصة. أستفيد من هذا الأساس البحثي القوي لتقديم حلول محسنة للغاية وقابلة للتوسع وتعتمد على البيانات.
  • 🇬🇧 الإنجليزية
  • 🇵🇰 الأردية
0.0 (0)
0
0
0
0
0
⚠️
يرجى الدخول كزبون لإعطاء رأيكم