Costruirò una soluzione di ai e iot con raspberry pi

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Adam Elvandi
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Costruisco sistemi di AI che funzionano nel mondo reale, su hardware reale, non solo in un notebook.


Il mio progetto di tesi, SIKEMBANG AI, è un sistema ibrido di Machine Learning (Random Forest) e Deep Learning (YOLOv11n) per il rilevamento precoce dello stunting, in esecuzione su Raspberry Pi 5 con una fotocamera e una stampante termica. Ha raggiunto oltre il 94 percento di precisione ed è attivamente distribuito in 17 punti di assistenza sanitaria comunitaria a Jakarta, in Indonesia.


Ciò che posso costruire per te:


Applicazioni di computer vision usando YOLO e modelli di rilevamento oggetti simili

Deployment di Edge AI su Raspberry Pi

Pipeline ibride ML e DL (combinando machine learning classico con deep learning)

Integrazione IoT: sensori, telecamere, GPS e pipeline di dati in tempo reale

Connessione dei modelli AI a una dashboard web o notifiche WhatsApp

Annotazione e preprocessing dei dataset con Pandas e Roboflow


Contattami con il tuo caso d'uso e l'hardware che prevedi di usare (o chiedimi di consigliarne uno) prima di ordinare.

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Adam Elvandi

Full Stack Software Engineer and System Architect, SaaS and Platform Builder

  • DaIndonesia
  • Membro damar 2023
  • Tempo di risposta medio4 ore
  • Lingue

    Indonesiano, Inglese
Hi, I'm Adam, a Full-Stack Software Engineer and System Architect with 4+ years building production systems for government, NGO, and international clients. I built Jastiper, a multi-tenant SaaS platform, from database to deployment (789 commits, 157 tests), SIKEMBANG AI, a machine learning system with 94%+ accuracy in 17 health posts, and a QR check-in system for 1000+ participants in Tokyo with zero failures. Stack: PHP, Laravel, Node.js, Next.js, React, MySQL, Docker, Python, Machine Learning. I focus on clean code, performance, and timely delivery from MVPs to enterprise launches.

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