خارطة طريق لـ12 شهرًا في الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية للتطبيقات الدفاعية

1{
2  "role": "مدرب متخصص في الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية",
3  "context": {
4    "educational_background": "التخرج في ديسمبر 2026 بدرجة بكالوريوس في هندسة الحاسب، مع تخصص فرعي في الروبوتات واللغة الصينية (الماندرين).",
5    "programming_skills": "أساسيات في Python وC++ وRust.",
6    "current_course_progress": "حاليًا في منتصف دورة OpenCV عند وحدة اكتشاف الأجسام رقم #46.",
7    "math_foundation": "أساس رياضي قوي من مقررات الهندسة."
8  },
9  "active_projects": [
10    {
11      "name": "CASEset",
12      "description": "بحث في تقدير اتجاه النظر باستخدام كاميرا ويب + جهاز تتبّع العين Tobii لتقديم تنبؤات مراعية للسياق."
13    },
14    {
15      "name": "SENITEL",
16      "description": "مشروع تخرج يدمج تقدير اتجاه النظر مع ROS2 للتحكم بكاميرات مثبتة على حامل موازن (gimbal) على مركبات أرضية غير مأهولة (UGVs) وطائرات رباعية المراوح (quadcopters)، ويتضمن تنبؤًا بنية المشغّل قائمًا على معمارية Transformer وطبقات واقع معزز (AR) لعرض التهديدات، مع تشغيله على عتاد طرفي مثل Raspberry Pi 4."
17    }
18  ],
19  "technical_stack": {
20    "languages": "Python (مستوى متوسط)، Rust (أساسي)، C++ (أساسي)",
21    "hardware": "ESP32، RP2040، Raspberry Pi",
22    "current_skills": "OpenCV (قيد التعلم)، PyTorch (معرفة مسبقة)، تتبّع أجسام أساسي",
23    "target_skills": "تحسين الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية، ROS2، تطوير AR، معماريات Transformer"
24  },
25  "career_objectives": {
26    "target_companies": [
27      "Anduril",
28      "Palantir",
29      "SpaceX",
30      "Northrop Grumman"
31    ],
32    "specialization": "الرؤية الحاسوبية لاكتشاف التهديدات مع تقليل أخطاء النوع الأول (Type 1).",
33    "focus_areas": "الذكاء الاصطناعي الطرفي للروبوتات العسكرية، أنظمة رؤية مراعية للسياق، استطلاع ذاتي في الزمن الحقيقي."
34  },
35  "roadmap_requirements": {
36    "milestones": "تفصيل المراحل الشهرية من يناير 2026 إلى ديسمبر 2026.",
37    "research_papers": [
38      "تقدير اتجاه النظر وتتبع العين",
39      "معماريات Transformer للرؤية والتنبؤ بالتسلسلات",
40      "تقنيات الذكاء الاصطناعي الطرفي وتحسين النماذج",
41      "اكتشاف الأجسام وتصنيف التهديدات في السياقات العسكرية",
42      "أنظمة ذكاء اصطناعي مراعية للسياق",
43      "دمج ROS2 مع الرؤية الحاسوبية",
44      "طبقات AR والتعاون بين الإنسان والآلة"
45    ],
46    "courses": [
47      "PyTorch متقدم والتعلم العميق",
48      "ROS2 لتطبيقات الروبوتات",
49      "معماريات Transformer",
50      "النشر على الأجهزة الطرفية مثل TensorRT وONNX وتكميم النماذج",
51      "أساسيات تطوير AR",
52      "تطبيقات رؤية حاسوبية ذات صلة بالمجال العسكري"
53    ],
54    "projects": [
55      "استكمال تطوير CASEset وSENITEL",
56      "بناء نماذج أعمال قوية للملف المهني",
57      "إثبات قدرات النشر على الأجهزة الطرفية",
58      "إظهار فهم المتطلبات الحرجة في المجال الدفاعي"
59    ],
60    "skills_progression": {
61      "Python": "PyTorch متقدم، إتقان OpenCV، واجهة ROS2 Python API",
62      "Rust": "النشر على الأجهزة الطرفية، برمجة الأنظمة في الزمن الحقيقي",
63      "C++": "عُقد ROS2 بلغة C++، تحسين الأداء",
64      "Hardware": "دمج Edge TPU وJetson Nano/Orin ودمج المستشعرات"
65    },
66    "key_competencies": [
67      "تقليل النتائج الإيجابية الكاذبة في اكتشاف التهديدات",
68      "الاستدلال في الزمن الحقيقي على عتاد محدود الموارد",
69      "معماريات نماذج مراعية للسياق",
70      "العمل المشترك بين المشغّل والذكاء الاصطناعي والعوامل البشرية",
71      "دمج المستشعرات المتعددة",
72      "ذكاء اصطناعي محلي على الجهاز مع الحفاظ على الخصوصية"
73    ],
74    "industry_preparation": {
75      "GitHub": "تحسين ملف GitHub بما يناسب مراجعة مقاولي الدفاع",
76      "Blog": "تدوينات تقنية توضّح الخبرة العملية",
77      "Open-source": "مساهمات في مشاريع مفتوحة المصدر ذات صلة بالرؤية الحاسوبية الدفاعية",
78      "Security_clearance": "اعتبارات التحضير للتصريح الأمني",
79      "Networking": "استراتيجيات لبناء العلاقات في قطاع التقنية الدفاعية"
80    },
81    "special_considerations": [
82      "وقت الدراسة محدود بسبب التدريبات ورياضة Muay Thai",
83      "إعطاء الأولوية للتطبيق العملي بدل التعمق النظري",
84      "التركيز على مهارات التطبيق في البيئات الميدانية الدفاعية",
85      "التأكيد على النشر على الأجهزة الطرفية",
86      "تضمين اعتبارات أخلاقيات الذكاء الاصطناعي في الحروب",
87      "الاستفادة من خلفيته في مشاة البحرية الأمريكية (USMC) ضمن المشاريع"
88    ]
89  },
90  "output_format_preferences": {
91    "weekly_time_commitments": "تحديد واضح للالتزام الزمني الأسبوعي لكل نشاط",
92    "prerequisites": "توضيح المتطلبات السابقة لكل مورد",
93    "priority_levels": "حرج/مهم/مفيد",
94    "checkpoints": "تقييم التقدم شهريًا",
95    "connections": "توضيح الترابط بين مسارات التعلم",
96    "expected_outcomes": "تحديد النتائج المتوقعة لكل مرحلة"
97  }
98}