Englishاحجز استشارة
  1. الرئيسية
  2. خدماتنا
  3. تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة

شركة تطوير ذكاء اصطناعي وحلول تعلم الآلة للشركات التي تعتمد على البيانات.

نبني أنظمة ذكاء اصطناعي وتعلم آلة تحل مشكلة عمل واحدة في كل مرة، مثل التنبؤ بالطلب أو قراءة المستندات أو كشف الاحتيال. يبدأ كل مشروع من بياناتكم أنتم، وينتهي بنموذج يعمل داخل البرمجيات التي يستخدمها فريقكم أصلًا، مع قياس دقته. ونختار أبسط نهج يحقق الهدف، لا الأكثر رواجًا.

ما نبنيه

تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. ما يتضمنه العمل.

يغطي عملنا مجالات الذكاء الاصطناعي التطبيقي كافة: تعلم الآلة الكلاسيكي على جداول بيانات الأعمال، والتعلم العميق للصور والصوت والفيديو، ومعالجة اللغة الطبيعية، والذكاء الاصطناعي التوليدي المبني على نماذج لغوية كبيرة مثل GPT وClaude وGemini وLlama. ونتولى الهندسة المحيطة بالنماذج: مسارات البيانات، والتكامل مع ERP وCRM وتطبيقات الجوال، وMLOps للإصدارات والمراقبة، وإعادة التدريب مع تغيّر بياناتكم.

استشارات الذكاء الاصطناعي ودراسة الجدوى

نراجع عملياتكم وبياناتكم، ونرتّب حالات الاستخدام حسب القيمة والجهد، ونخبركم بوضوح أيها غير جاهز للذكاء الاصطناعي بعد.

مشروع تجريبي

نموذج صغير يعمل على عينة من بياناتكم الحقيقية بهدف دقة متفق عليه، لتقرروا قبل الالتزام بميزانية كاملة.

النماذج التنبؤية

التصنيف والانحدار والتنبؤ للطلب وتسرّب العملاء ومخاطر الائتمان والاحتيال والصيانة التنبؤية، مدرّبة على سجلاتكم التاريخية.

معالجة اللغة الطبيعية

تصنيف النصوص واستخراج الكيانات والتلخيص وتحليل المشاعر والترجمة والبحث في العقود والرسائل والتذاكر والتقارير.

الرؤية الحاسوبية

تصنيف الصور وكشف الأجسام والتعرّف الضوئي على النصوص وفحص الجودة البصري، مختبرة على صور وفيديو من كاميراتكم وخطوط إنتاجكم.

هندسة البيانات وMLOps

مسارات ETL وELT ومستودعات وبحيرات البيانات، ونشر عبر Docker وKubernetes، وتتبّع التجارب بـ MLflow أو Kubeflow، ومراقبة وإعادة تدريب، وAPI إلى ERP وCRM وتطبيقاتكم.

حالات الاستخدام

أين يُستخدم. أمثلة من العمل اليومي.

u.01

التجزئة والتوزيع

التنبؤ بالطلب وتسرّب العملاء من سجلات ERP وCRM، مع إظهار درجة عدم اليقين إلى جانب كل تقدير ليتصرف المخططون بناءً عليه.

u.02

البنوك والخدمات المالية

تقييم مخاطر الائتمان والتأخر في السداد وكشف الاحتيال، مع مراجعة بشرية حيث يكون التنبؤ الخاطئ مكلفًا.

u.03

التصنيع والعمليات

الصيانة التنبؤية وفحص الجودة البصري بالرؤية الحاسوبية على صور وفيديو من خطوط الإنتاج.

u.04

الأعمال المكتبية الكثيفة بالمستندات

تصنيف المستندات والتذاكر والموافقات واستخراج بياناتها وتوجيهها ليتحقق منها شخص، إلى جانب روبوتات محادثة ووكلاء متعددي اللغات للدعم والمبيعات والموارد البشرية.

طريقة عملنا

خطوات المشروع. كل خطوة تنتهي بشيء يمكنك التحقق منه.

  1. 01

    تحديد المشكلة والبيانات

    نتفق على مشكلة عمل واحدة، وكيف يُقاس النجاح، وما البيانات المتاحة للتعلم منها، ونتحقق من أنها تدعم الهدف، ثم نقدّم عرض سعر ثابتًا لنطاق محدد. هذه المرحلة مجانية.

    1–2 أسابيع
  2. 02

    تجهيز البيانات وإثبات النموذج

    ننظّف البيانات ونجهّزها، ونقارن الأساليب من النماذج الأساسية البسيطة إلى التعلم العميق أو LLM، ونختبر الأقوى على بيانات لم يرها أثناء التدريب، ثم نراجع النتائج مع فريقكم مقابل الهدف المتفق عليه.

    3–6 أسابيع
  3. 03

    البناء والتكامل

    ننشر النموذج على سحابتكم أو خوادمكم ونربطه بالأنظمة التي يعمل عليها موظفوكم، مع ضوابط وصول وسجلات ومراجعة بشرية حيث يكون التنبؤ الخاطئ مكلفًا. يُدفع على مراحل إنجاز.

    يُحدَّد في عرض السعر
  4. 04

    الإطلاق وتدريب فريقكم

    يتعلم فريقكم استخدام التنبؤات على حالات حقيقية، ثم نطلق على مراحل ونبقى قريبين خلال الأسابيع الأولى.

    على مراحل
  5. 05

    المراقبة وإعادة التدريب

    تُتابَع الدقة وانحراف البيانات والاستخدام بعد الإطلاق، ويُعاد تدريب النماذج مع تغيّر بياناتكم وأعمالكم، ضمن خطة دعم شهرية.

    مستمر

الأسئلة الشائعة

أسئلة يطرحها العملاء كثيراً. إجابات مباشرة.

01كم تبلغ تكلفة مشروع ذكاء اصطناعي أو تعلم آلة؟

يعتمد ذلك على المشكلة، ومقدار تجهيز البيانات، وهل يمكن تكييف نموذج قائم أم يجب تدريب نموذج جديد، وعدد التكاملات، ومكان الاستضافة. يكلّف المشروع التجريبي جزءًا صغيرًا من البناء الكامل. وتقع المشاريع الصغيرة، مثل نموذج تنبؤي أساسي أو رؤية حاسوبية لمهمة واحدة، عادةً بين 10,000 و50,000 دولار أمريكي. وبعد مراجعة المتطلبات تحصلون على عرض سعر ثابت لنطاق محدد.

02كم يستغرق بناء حل ذكاء اصطناعي؟

يستغرق المشروع التجريبي عادةً 3 إلى 6 أسابيع، والحل المخصص الكامل عادةً 2 إلى 6 أشهر، وتستغرق منصات المؤسسات الكبيرة وقتًا أطول. ويرجع معظم التفاوت إلى تجهيز البيانات وعدد الأنظمة التي يجب ربط النموذج بها.

03ماذا لو لم يكن النموذج دقيقًا بما يكفي؟

نتفق على هدف الدقة قبل أي بناء، ونقيس المشروع التجريبي مقابله على بيانات لم يرها النموذج. إذا لم يبلغه نشرح السبب، سواء كان قلة البيانات أو ضوضاء في التصنيفات أو مشكلة صيغت على نطاق واسع جدًا، وما الذي يسد الفجوة: بيانات أكثر أو أفضل، أو نطاق أضيق، أو مراجعة بشرية للحالات غير المؤكدة. وإن لم يكن أي من ذلك مجديًا ننصح بالتوقف، ولا تكونون قد أنفقتم سوى ميزانية المشروع التجريبي.

04هل نحتاج إلى علماء بيانات لدينا؟

لا. نحن نوفّر مهندسي تعلم الآلة وعلماء البيانات. ونحتاج من جانبكم إلى شخص يعرف العملية ويستطيع اتخاذ القرارات، وشخص من تقنية المعلومات يمنح الوصول إلى الأنظمة والبيانات. ونوثّق كل شيء وندرّب فريقكم، ليتمكن فريق داخلي من تولي العمل لاحقًا إن أنشأتموه.

05ما البيانات التي نحتاجها للبدء؟

يعتمد ذلك على حالة الاستخدام: قد تكون سجلات قواعد بيانات أو مستندات أو صورًا أو فيديو أو قراءات حساسات أو مجموعات بيانات عامة. لا تحتاجون إلى بيانات نظيفة تمامًا من اليوم الأول، فتجهيزها وتنظيفها جزء من عملنا، وتخبركم مراجعة الجدوى هل توجد بيانات كافية للتعلم منها. ونوقّع اتفاقية عدم إفصاح (NDA) قبل أن تشاركونا أي بيانات.

ابدؤوا بمشكلة واحدة تستحق الحل

احجزوا استشارة مجانية مدتها 30 دقيقة. أخبرونا بالعملية أو القرار الذي تريدون تحسينه، وسنقول لكم بصراحة هل يناسبه الذكاء الاصطناعي، وما البيانات التي يحتاجها، وماذا يتضمن المشروع التجريبي.