Ti aiuterò a realizzare progetti di computer vision, deep learning, edge impulse, yolov8


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Hai bisogno di un esperto in Computer Vision, YOLOv8, Deep Learning o Edge Impulse?
Sei nel posto giusto!
Sono Muhammad Jahangir, ingegnere AI & Robotics con esperienza pratica in Computer Vision, sistemi embedded, IoT, ESP32, Arduino, Python, OpenCV, YOLOv8, Edge Impulse e Machine Learning. Sviluppo sistemi intelligenti che risolvono problemi reali con rilevamento preciso, automazione e AI embedded.
I miei progetti recenti includono:
- Sorveglianza città intelligente (rilevamento di persone, veicoli e targhe)
- Rilevamento e tracciamento oggetti con YOLOv8
- Riconoscimento facciale e sistemi di presenza
- Rilevamento oggetti TinyML con Edge Impulse
- Progetti AI con ESP32 & Arduino
- Soluzioni di agricoltura intelligente e IoT
- Sistemi di robotica e automazione
Cosa otterrai:
- Applicazioni di Computer Vision usando OpenCV & YOLOv8
- Rilevamento oggetti, tracciamento e elaborazione immagini
- Soluzioni di deep learning e machine learning
- Sviluppo e deployment di modelli TinyML con Edge Impulse
- Integrazione di ESP32, Arduino e Raspberry Pi
- Sviluppo Python con codice pulito e ben documentato
- Applicazioni AI in tempo reale con integrazione di telecamere
- Sviluppo firmware per sistemi embedded
- Comunicazione rapida e aggiornamenti regolari sui progetti
- Lavoro 100% originale
Scopri di più su Jahangir
AI, Machine Learning and Robotics Engineer
- DaPakistan
- Membro dafeb 2025
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Urdu, Inglese, Hindi
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Il mio portfolio
FAQ
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Su che tipo di progetti lavori?
Lavoro su Computer Vision, rilevamento oggetti YOLOv8, elaborazione immagini, riconoscimento facciale, rilevamento targhe, deep learning, machine learning, Edge Impulse TinyML, progetti AI con ESP32/Arduino, sistemi IoT e robotica.
Puoi aiutare con progetti universitari o di fine corso?
Sì. Posso aiutarti con progetti di fine corso, progetti di ricerca, prototipi e applicazioni industriali di AI, includendo codice, documentazione e guida all'implementazione.
Quali tecnologie utilizzi?
Principalmente uso Python, OpenCV, YOLOv8, TensorFlow, Edge Impulse, Arduino, ESP32, Raspberry Pi e Embedded C, a seconda delle esigenze del progetto.
Fornisci il codice sorgente?
Riceverai codice sorgente pulito, commentato e con istruzioni per eseguire il progetto.
Puoi addestrare un modello personalizzato di YOLOv8 sul mio dataset?
Assolutamente. Posso preparare il dataset, addestrare il modello, valutarne le prestazioni e fornire i pesi addestrati e il codice di inferenza.
