هندسة ذكاء اصطناعي لـ
الرؤية الحاسوبية.
نحن لا نغلف واجهات برمجة. ندرب نماذج مخصصة، وننشرها في الإنتاج، ونديرها. مصممة من البداية إلى النهاية بواسطة فريق داخلي — للشركات التي تحتاج نتائج حقيقية، وليس عروضاً توضيحية.
شاهد كيف نبني.
خمس قدرات، تُسلَّم من البداية إلى النهاية.
انقر على أي قدرة لرؤية حالات استخدام حقيقية، العمق التقني، ونوع المشاكل التي نحلها في الإنتاج.
الرؤية الحاسوبية
نصمم وندرب وننشر أنظمة رؤية حاسوبية تعمل بشكل موثوق في ظروف العالم الحقيقي — أرضيات المصانع، المتاجر، تغذيات المراقبة، الطائرات بدون طيار، المعدات الطبية.
- اكتشاف العيوب على خطوط الإنتاج (الصلب، الزجاج، الأغذية، البلاستيك)
- عد المخزون والامتثال للرفوف لسلاسل التجزئة
- تحليل الصور الطبية: الفرز، التجزئة، تمييز الشذوذ
- ذكاء المراقبة في الوقت الفعلي مع استدلال يحافظ على الخصوصية
- ذكاء المستندات والهوية: OCR، اكتشاف التلاعب، خطوط أنابيب KYC
- صور الطائرات بدون طيار والأقمار الصناعية للزراعة والتعدين والبنية التحتية
شركة هندسة، وليست متجراً للكلمات الرنانة.
ندرب، لا نغلف
نبني نماذج مخصصة على بياناتكم. حلول API فقط لا يُوصى بها إلا عندما تبرر الرياضيات ذلك.
Clutch 5.0 / 5.0 موثق
مراجعات عملاء موثقة بشكل مستقل على Clutch.co — تُجري Clutch مقابلات مباشرة مع كل عميل قبل النشر.
محلي + دولي
فريق هندسة كبير مقره الجزائر، مع مشاريع مُسلَّمة في فرنسا وإسبانيا وألمانيا وإيطاليا والإمارات والسعودية والكويت.
نرفض ما لا نستطيع تسليمه
إذا أظهرت مرحلة الاستكشاف أن البيانات لا تدعم حلاً ML، فإننا نقول ذلك ونوصي بدلاً من ذلك.
ثلاث خطوات. بدون مفاجآت.
كل ارتباط بالذكاء الاصطناعي يبدأ صغيراً، ويثبت قيمته بسرعة، ويتوسع فقط عندما تبرر البيانات والرياضيات ذلك.
الاستكشاف
1–2 أسبوعنجلس مع فريقكم، نفهم المشكلة التشغيلية، ندقق البيانات المتاحة، نحدد نهج ML الصحيح، ونحدد نطاق برنامج تجريبي مدفوع بمعيار نجاح قابل للقياس.
التجريبي
4–8 أسابيعإثبات قيمة بنطاق وسعر ثابتين، على بيانات حقيقية. يتم تدريب النماذج وتقييمها ونشرها خلف feature flag. تحصلون على نموذج أولي عملي وتقرير تقييم وقرار go/no-go.
الإنتاج والتشغيل
مستمربمجرد إثبات القيمة من خلال البرنامج التجريبي، نهندس للإنتاج: المراقبة، إعادة التدريب، خطوط أنابيب MLOps، اتفاقيات SLA، on-call. نبقى كشريك هندسي طويل الأمد.
ناضجة، مملة، على مستوى الإنتاج.
نستخدم نفس الأدوات التي تستخدمها أفضل فرق هندسة الذكاء الاصطناعي في العالم. لا مكتبات تجريبية، ولا حزم نصف مُصانة — فقط بنية تحتية ناضجة ومُختبرة في الإنتاج.
