الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبيانات
نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة ورؤية حاسوبية وMLOps.
ندرب النماذج على بياناتكم، ونطبق الرؤية الحاسوبية حيث يجري العمل، ونجهز خط البيانات وMLOps اللازمين لفريقكم لتشغيلها. ونستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي حيث يبقى الإنسان جزءًا من العملية.
الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبيانات
01تطوير النماذج المخصصة
ندرب النماذج على بياناتكم للقرار الذي تحتاج عمليتكم إلى اتخاذه، ثم ننشرها مع المراقبة. ولا تُستخدم النماذج التوليدية إلا حيث تتطلبها المهمة.
02الرؤية الحاسوبية
التصنيف والكشف والوسم، مع التحقق على لقطات حقيقية من أرض المصنع، ثم النشر كخط معالجة يستطيع المشغّلون استخدامه.
03البيانات وMLOps
تنظيف البيانات ووسمها والتدريب والنشر ومراقبة الانحراف والتسليم. يمكن أن يكون النشر في السحابة أو داخل المنشأة أو هجينًا عندما تتطلب الحوكمة ذلك.
04الذكاء الاصطناعي والوكلاء
أتمتة للمهام التي يكون فيها النص البرمجي جامدًا أكثر من اللازم، مع مراجعة بشرية للقرارات المهمة.
كيف يسير المشروع
يبدأ المشروع من البيانات والقرار الذي يجب أن يدعمه النموذج. نتحقق من النهج على بيانات أو لقطات حقيقية، ونبني خط البيانات وMLOps حول النموذج، ونبقي إنسانًا في العملية حيث يلزم التقدير.
المسار هو نفسه في المشاريع الأخرى: إثبات مفهوم قصير حيث تكون المخاطر مرتفعة، ثم إطلاق في الإنتاج مع المراقبة والوثائق ومسؤول معيّن.
إذا كانت المشكلة الرئيسية في العملية المحيطة بالنموذج، نوصي بالبدء بهندسة الحلول.
أسئلة
المنهج01هل يمكن أن يبقى النموذج على بنيتنا التحتية؟
نعم. يمكن تشغيل النماذج في السحابة أو داخل المنشأة أو في بيئة هجينة بحسب متطلباتكم. ولا يلزم أن تغادر البيانات الحساسة بيئتكم.
02ما التقنيات التي تستخدمونها؟
تشمل حزمتنا PyTorch وMLflow وPostgreSQL، وتُنشر على AWS أو Azure أو GCP أو Kubernetes بحسب المشروع.
03هل تنفذون مشاريع البرمجيات والذكاء الاصطناعي في تركيا والولايات المتحدة؟
نعم. مقر الهندسة في أضنة وأنقرة TEKMER، والعنوان الأمريكي في دوفر بولاية ديلاوير. نجري الاستكشاف والتنفيذ لفرق في البلدين.
حدثونا عن مشروعكم.
مكالمة استكشافية مدتها 30 دقيقة، يليها عرض تقديمي من المؤسس.
احجز مكالمة استكشافية