/ai
الذكاء الاصطناعي والتقنية
يهمّني إثبات سبب الوثوق بنتيجة النموذج بقدر ما يهمّني بناؤه. تجمع هذه الصفحة أعمالي وملاحظاتي ومقالاتي في الذكاء الاصطناعي.
01
مجالات العمل
01
التعلّم العميق والرؤية الحاسوبية
تصنيف الصور الطبية، والتعلّم بالنقل، والتجزئة (U-Net).
02
اللغة الطبيعية وRAG
تضمينات متعدّدة اللغات للنصوص التركية، والتقسيم على مستوى المادة، وإجابات مستندة إلى المصدر.
03
أمن الذكاء الاصطناعي
متانة جدران حماية الويب القائمة على تعلّم الآلة أمام الهجمات المولّدة بالنماذج اللغوية.
04
الأتمتة والوكلاء
أتمتة سير العمل باستخدام n8n، وربط الذكاء الاصطناعي بالعمليات الداخلية.
02
كل المشاريع →مشاريع الذكاء الاصطناعي
- 2026NeuroVision AIتصنيف أورام الدماغ من الرنين المغناطيسي بخمس معمارياتComputer Vision
- 2026RAG للقانون التركينظام أسئلة وأجوبة على التشريعات التركية يعتمد التقسيم على مستوى المادة.NLP · RAG
- 2026متانة جدار حماية الويب (ML-WAF)هجمات مولّدة بالنماذج اللغوية والتدريب العدائيSecurity
- 2026التجزئة (مخطّط لها)BRISC2025 · U-Net + مُرمّز EfficientNetB0Computer Vision
03
ملاحظات منهجية
تحضير حتمي للبيانات
تتشارك جميع التجارب البذرة نفسها (SEED=42) والتقسيم المنظّف نفسه، فتبقى المقارنات عادلة.
قياس التسرّب
تنظيف التكرار بـ SHA-256 وpHash، وGroupShuffleSplit، وفحوص التسرّب داخل الشيفرة.
زيادة بيانات تحترم التشريح
لا قلب أفقي في صور رنين الدماغ؛ فافتراض التناظر قد يُفقد معلومات.
الخطأ أيضًا استنتاج
وُثّق احتفاظ استدعاء EarlyStopping بحالته كملاحظة منهجية أثّرت في النتائج.
04
التقنيات المستخدمة
- اللغات
- Python · Dart · C#
- النماذج
- ResNet50 · DenseNet121 · EfficientNetB0 · YOLOv8 · U-Net
- معالجة اللغة
- sentence-transformers · paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
- البيانات
- ChromaDB · pHash · SHA-256
- البنية التحتية
- Kaggle (Tesla P100 / T4) · Firebase
- الأتمتة
- n8n
05
المدوّنة →