- Обо мне
-
- Стоимость работы:
- цена договорная
- Профессиональный опыт:
- более года
- Форма собственности:
- Физ. лицо
- Способы оплаты:
- безналичный расчёт, электронные деньги
Меня зовут Рахман, и я фулл-стек разработчик с глубоким пониманием машинного обучения, алгоритмов и структур данных. Я занимаюсь созданием масштабируемых веб-приложений, интеграцией сложных моделей ИИ и решением реальных задач с использованием технологий будущего.---Технические навыки:Языки программирования:Python: разработка моделей ИИ, работа с библиотеками OpenCV, TensorFlow, PyTorch.HTML/CSS/JavaScript: создание адаптивных и кроссбраузерных интерфейсов.React: создание интерактивных пользовательских интерфейсов.C#: backend-разработка, работа с базами данных и высоконагруженными системами.Технологии и инструменты:OpenCV: компьютерное зрение для реальных задач.TensorFlow / PyTorch: построение и обучение нейронных сетей.SQL / NoSQL: проектирование и оптимизация баз данных.Git: управление версиями проектов.---Реализованные проекты:1. AI Anti-Harassment System для общественного транспортаОписание:Разработал систему на базе OpenCV для автоматического выявления и предотвращения харассмента в общественных местах. Система анализировала видеопоток с камер наблюдения, обнаруживала подозрительные действия и отправляла предупреждения операторам.Особенности проекта:Обработка потокового видео в реальном времени.Использование сверточных нейронных сетей для анализа поз и движений.Интеграция с мобильным приложением для мгновенного оповещения.---2. Диагностика заболеваний с помощью ИИОписание:Создал систему на базе глубокого обучения для диагностирования медицинских состояний. Проект был направлен на помощь врачам в раннем выявлении заболеваний, включая сердечно-сосудистые проблемы и диабет.Особенности проекта:Работа с большими наборами медицинских данных.Построение нейронных сетей для анализа изображений МРТ и КТ.Точность диагностики: более 90% при тестировании на реальных данных.---3. Модель определения рака легкихОписание:Разработал модель для анализа КТ-снимков легких с целью обнаружения злокачественных образований. Этот инструмент помогает врачам выявлять рак на ранней стадии.Особенности проекта:Использование сверточных нейронных сетей (CNN) для обработки изображений.Предварительная обработка данных для повышения точности модели.Достижение показателя F1-score 0.95 на тестовых наборах данных.Почему я?Комплексный подход: от анализа задачи до развертывания решения.Ориентация на результат: все проекты довожу до конца, добиваясь максимальной эффективности.Обучаемость: активно осваиваю новые технологии и внедряю их в проекты.Связаться со мной:Telegram: @Loplopio
- Отзывы
Нет отзывов