الذكاء التوليدي والرؤية الحاسوبية
Neural Style Transfer Lab
ضبط دقيق LoRA لهيكل SD 1.5. تم تطوير هذا العمل لمقرر أساسيات تعلم الآلة بالتعاون مع زميلي في الفريق.
PythonPyTorchDiffusersLoRA (PEFT)KaggleFastAPI
نظام معرض الذكاء الاصطناعي
محمد دَرِّج
أنا طالب سنة ثانية في هندسة الذكاء الاصطناعي والبيانات بجامعة الفرات. أقوى قاعدة لدي في تعلم الآلة والتعلم العميق، وأعمل حاليًا أكثر على NLP والرؤية الحاسوبية ووكلاء الذكاء الاصطناعي الخفيفين ومساهمات مفتوحة المصدر صغيرة.
الموقع
جامعة الفرات، تركيا
التواصل
منفتح على فرص التدريب والتعاون في هندسة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة التطبيقي وبناء منتجات عملية.
Tech Stack
Python, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, FastAPI, NLP, Computer Vision
أتعلم حاليًا
تدفقات Agentic AI وأنظمة RAG و MLOps العملي
مجالات العمل
دفاتر ML · وكلاء AI خفيفون · مساهمات مفتوحة المصدر
صورة أعمق
نبذة
قاعدتي الأساسية في تعلم الآلة والتعلم العميق. أركز حاليًا أكثر على معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية ووكلاء الذكاء الاصطناعي الخفيفين وتحويل التجارب إلى أنظمة صغيرة تعمل فعليًا.
أساس ML/DL
نقطة قوتي الأساسية هي أساسيات تعلم الآلة والتعلم العميق، مع تركيز قوي على سلوك النماذج والتجريب والتقييم العملي.
المجالات الحالية
أقضي معظم وقتي الآن في NLP والرؤية الحاسوبية وAgentic AI الخفيف والتكاملات الخلفية العملية.
إيقاع البناء
أعمل عبر تجارب الدفاتر والعروض الصغيرة والتحسينات المتدرجة، وأساهم أحيانًا في المشاريع المفتوحة المصدر عندما يناسب ذلك ما أبنيه.
المشاريع
المشاريع المختارة
الذكاء الوكيل ومعالجة اللغات
AI Akinator
محرك استدلال للحيوانات يعتمد على النموذج اللغوي مع تحقق من الخادم، ويستخدم سجل القيود وتاريخ المحادثة الكامل لتوليد أسئلة ديناميكية.
PythonFastAPILLMPydantic
معالجة اللغة الطبيعية وأنظمة RAG
Turkish NLU + RAG Pipeline
نظام قيد التطوير لتحليل رسائل العملاء التركية عبر تصنيف ثنائي المراحل للنية والفئة ثم توليد ردود موجهة باستخدام RAG.
Turkish NLPIntent ClassificationRAGChromaDB
قيد التطوير