Ahmed
Software Engineer
Über Ahmed
Neben meinem Hintergrund in Embedded Systems und F&E habe ich praktische Erfahrung in Machine Learning und künstlicher Intelligenz durch reale medizinische und Robotik-Anwendungen gesammelt. Meine Arbeit umfasst die Erstellung, Annotation und Vorverarbeitung von Ganganalyse-Datensätzen aus tragbaren Sensorsystemen, was die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen zur Gangphasenerkennung und Anomalieerkennung in klinischen Umgebungen ermöglicht. Ich verfüge über umfassende Erfahrung in der Sensordatenerfassung, -fusion und -analyse unter Verwendung von IMUs, Drucksensoren und anderen eingebetteten Sensortechnologien. Während meiner Forschung an der Université de Toulouse arbeitete ich an fortgeschrittener Trajektorienplanung, Sensorfusion und Algorithmenentwicklung für autonome Unterwassergleiter sowie an Validierungsalgorithmen für die Erkennung radioaktiver Quellen im Forschungsprojekt RAMONES. Meine Expertise kombiniert datengesteuertes Systemdesign, Signalverarbeitung, eingebettete KI-Integration und reale Validierung in sicherheitskritischen und forschungsintensiven Umgebungen.
Alle meine implementierten Algorithmen finden Sie auf meinem GithubPortfolio https://github.com/ahmedyahia3393
Alle meine implementierten Algorithmen finden Sie auf meinem GithubPortfolio https://github.com/ahmedyahia3393
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