أحمد الفهد
- الهاتف: +974 5512 3456
- البريد الإلكتروني: ahmed.alfahad@email.com
- الموقع: الدوحة، قطر
- LinkedIn: ahmed-alfahad-ai
الملخص
قائد فرق بحث وتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي لمدة 7 سنوات، مع سجل حافل بتطوير نماذج تعلم آلة مبتكرة وتحسين أداء الأنظمة بنسبة تصل إلى 25%. خبرة عميقة في تحليل البيانات الكبيرة وتصميم خوارزميات معقدة لحل تحديات الأعمال والصناعة.
متخصص في بناء حلول التعلم العميق ومعالجة اللغات الطبيعية، مع القدرة على ترجمة الأهداف البحثية إلى تطبيقات عملية تساهم في نمو الشركات وتفوقها التكنولوجي.
الخبرات المهنية
عالم أبحاث أول في الذكاء الاصطناعي, واحة قطر للعلوم والتكنولوجيا -- الدوحة، قطر
مارس 2019 – الحاضر
-
قاد فريقًا من 5 باحثين لتطوير نظام توصية مدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى زيادة تفاعل المستخدمين بنسبة 20% لمنصة تعليمية وطنية.
-
صمم ونفذ خوارزميات تعلم عميق لمعالجة الصور الطبية، مما حسن دقة التشخيص المبكر للأمراض بنسبة 15% بالتعاون مع مستشفيات محلية.
-
نشر 3 أوراق بحثية في مجلات علمية محكمة حول تطبيقات التعلم المعزز في تحسين كفاءة استهلاك الطاقة، مما لفت انتباه شركاء صناعيين محتملين.
-
قام بتطوير نموذج تنبؤي لتحديد أنماط الاحتيال المالي باستخدام تقنيات تعلم الآلة، مما أدى إلى تقليل الخسائر المحتملة بنسبة 10% لجهة حكومية.
عالم أبحاث في تعلم الآلة, مؤسسة قطر للتربية والعلوم وتنمية المجتمع -- الدوحة، قطر
سبتمبر 2015 – فبراير 2019
-
طور نماذج تعلم آلة لتحليل البيانات النصية الكبيرة، مما ساهم في استخلاص رؤى قيمة للمشاريع البحثية في العلوم الاجتماعية.
-
ساهم في تصميم وتنفيذ بنية تحتية للحوسبة عالية الأداء لدعم مشاريع التعلم العميق، مما قلل وقت تدريب النماذج بنسبة 30%.
-
شارك في كتابة مقترحين بحثيين حصلا على تمويل بقيمة إجمالية تزيد عن مليون ريال قطري لمشاريع الذكاء الاصطناعي التطبيقية.
-
قدم دورات تدريبية وورش عمل في أساسيات تعلم الآلة والبرمجة بلغة بايثون لأكثر من 50 باحثًا ومهندسًا مبتدئًا.
التعليم
جامعة حمد بن خليفة, دكتوراه في علوم وهندسة الحاسوب (التركيز على الذكاء الاصطناعي) -- الدوحة، قطر
سبتمبر 2011 – يوليو 2015
جامعة قطر, ماجستير في علوم الحاسوب -- الدوحة، قطر
سبتمبر 2009 – يونيو 2011
جامعة قطر, بكالوريوس في علوم الحاسوب -- الدوحة، قطر
سبتمبر 2005 – يونيو 2009
المهارات
الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: التعلم العميق (TensorFlow, PyTorch), معالجة اللغات الطبيعية (NLP), التعلم المعزز, الرؤية الحاسوبية, تحليل البيانات الضخمة, نمذجة تنبؤية
لغات البرمجة والأدوات: Python (Scikit-learn, Pandas, NumPy), R, SQL, Java, Git, Docker, Spark
منصات الحوسبة السحابية: AWS (SageMaker, EC2, S3), Azure ML, Google Cloud Platform
التحليل الإحصائي والنمذجة: التحليل الانحداري, التصنيف, التجميع, السلاسل الزمنية, اختبار الفرضيات
المنهجيات البحثية: تصميم التجارب, جمع البيانات, تقييم النماذج, كتابة الأوراق البحثية, إدارة المشاريع البحثية
