أبني حلول تعلّم الآلة والرؤية الحاسوبية — والأنظمة التي تشغّلها فعلياً. حالياً أعمل على حلول الذكاء الاصطناعي والبيانات لمجموعتَي مقاولات في عُمان، وأُكمل الماجستير في علوم البيانات بجامعة القاهرة.
ماجستير علوم البيانات — جامعة القاهرة، قيد الدراسة بكالوريوس هندسة — مدينة زويل Python · TensorFlow · Spark · Odoo
الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات في مجموعة تأسست عام ١٩٧٥ وتضم اليوم اثنتي عشرة شركة. بنيتُ موقع المجموعة الإلكتروني، وأتولى صيانة نظام Odoo وتطويره، وبناء تدفقات البيانات حوله، وتحويل السجلات التشغيلية إلى معلومات تُبنى عليها القرارات.
salemgroups.comالذراع الهندسية والإنشائية للمجموعة، بنحو ألف موظف. المهمة نفسها هنا: نظام Odoo، والموقع الإلكتروني الذي بنيتُه وما زلت أديره، وبيانات الشركة، وحلول الذكاء الاصطناعي المبنية عليها.
alhashemigroups.comدرّبت شبكات LSTM على مجموعة من ١.٦ مليون تغريدة من Kaggle، مع معالجة نصية باستخدام NLTK والتعبيرات النمطية، وتحضير البيانات بـ pandas. وصل نموذج Transformer إلى ٨٠٪، ما جعل المقارنة بين البنيتين الجزءَ الأهم في المشروع، لا الرقم نفسه.
مسار من مرحلتين: تحديد موقع اللوحة في الصورة، ثم قراءتها. بنيت نماذج كشف قوية باستخدام الإطارين، ونفّذت خوارزميات التعرّف الضوئي لاستخراج أرقام اللوحات بدقة — وهي مشكلة يكون فيها النموذج جيداً وتكمن الصعوبة في الحالات الحدّية.
سحبت بيانات المباريات على نطاق واسع، ونفّذت أكثر من خمس عشرة مهمة map-reduce باستخدام Spark لمعرفة ما يرتبط فعلاً بالفوز، ثم عرضت النتائج على الأطراف المعنية عبر Tableau. وكرّرت المسار نفسه على بيانات Goodreads للتأكد من صلاحية المنهج.
تطبيق ويب يبحث عن الصور بمحتواها لا باسم الملف. استخراج السمات يجري على الخادم، مع واجهة Flask تجعله أداة بحث حقيقية بدل أن يبقى دفتر تجارب.
بنيت المسار التقليدي كاملاً وقارنت بين مصنّفين. يستحق التجريب قبل اللجوء إلى التعلّم العميق، لأنه يوضّح ما الذي تضيفه الشبكة فعلاً.
كلية الدراسات العليا للبحوث الإحصائية، جامعة القاهرة — الرسالة قيد الإعداد.
جامعة العلوم والتكنولوجيا بمدينة زويل. تعلّم عميق، ورؤية حاسوبية، ومعالجة لغات، وتعرّف على الكلام، وتحليل بيانات ضخمة، واستدلال إحصائي، وأمثلية.
الشهادات: مقدمة في علوم البيانات، وأساسيات الشبكات، ومقدمة في الأمن السيبراني (أكاديمية سيسكو) · مقدمة في Python (DataCamp)
صلالة، ظفار
بدأت بتدريب فريق ظفار في مسابقة وطنية للروبوتات، ثم درست هندسة الاتصالات والمعلومات في مدينة زويل — ونظّمت خلال تلك السنوات البطولة الوطنية المصرية لروبوتات VEX — وانتهيت إلى العمل في الرؤية الحاسوبية والبيانات الضخمة. الخيط المشترك واحد دائماً: أن تأخذ شيئاً غير منظّم وتجعله يعمل باعتمادية.
عملت محللاً حراً للبيانات على Upwork مع عملاء من أنحاء العالم، في الغالب على بيانات ضخمة باستخدام Spark وHadoop. وأطبّق اليوم الأدوات نفسها داخل مجموعتَي مقاولات عُمانيتين، حيث البيانات أقل ترتيباً من بيانات Kaggle، والنتائج يجب أن تصمد أمام من يديرون العمل فعلاً.
أعمل بالعربية والإنجليزية.