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Costruirò modelli di deep learning per NLP e computer vision

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Haseeb Manzoor
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Informazioni su questo servizio

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Stai cercando di integrare potenti capacità di AI nel tuo prodotto o business?

Costruirò e integrerò modelli di deep learning personalizzati per Natural Language Processing (NLP) e Computer Vision, su misura esattamente per il tuo caso d'uso.

Sono specializzato in integrazione di AI, il che significa che non mi limito ad addestrare modelli, li rendono utilizzabili, scalabili e pronti per la produzione.


Cosa posso fare per te

Costruire modelli di deep learning personalizzati (NLP o Computer Vision)

Allenare, perfezionare e valutare modelli con metriche appropriate

Integrare modelli di AI nel tuo sistema (script o API)

Perfezionare modelli preaddestrati (BERT, T5, ResNet, ecc.)

Ottimizzare i modelli per le prestazioni e l'uso della GPU

Fornire codice Python pulito e ben documentato

Tecnologie che utilizzo

  • Python
  • PyTorch / TensorFlow
  • Hugging Face
  • FastAPI / Flask
  • NLP (Classificazione del testo, QA, Sommario, Chatbot)
  • Computer Vision (Classificazione delle immagini, Rilevamento, OCR)

Perché scegliermi

  • Solido background in Machine Learning & Deep Learning
  • Esperienza con progetti di AI nel mondo reale
  • Codice pulito, manutenibile e pronto per la produzione
  • Comunicazione chiara e consegna puntuale


  • Motore IA

    • GPT
    • Gemini
    • PyTorch

  • Linguaggio di programmazione

    • Python

Scopri di più su Haseeb Manzoor

Haseeb Manzoor

Full Stack AI Engineer

  • DaPakistan
  • Membro danov 2025

  • Lingue

    Inglese
AI Engineer specializing in Generative AI, Large Language Models (LLMs), and Transformers. I design and deploy end-to-end ML pipelines, including data preprocessing, model training, and production deployment. Key highlights: 1. Fine-tuning state-of-the-art models like T5, BERT, and LLaMA for domain-specific tasks. 2. Developing RAG-based agentic systems and AI chatbots with LangChain, LangGraph, FastAPI, and Streamlit. 3. Proficient in MLOps & cloud deployment, including Docker, MLflow, AWS (EC2, S3, ECR), and CI/CD pipelines.

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