بینایی ماشین

استقرار محلی مدل‌های زبانی، Fine-tune روی دادهٔ سازمان، RAG و پایگاه دانش؛ با LLM Router و فلوش.

• مدل‌های زبانی روی زیرساخت خود سازمان اجرا می‌شوند و داده از سازمان خارج نمی‌شود.
• Fine-tune با SFT، LoRA، QLoRA و DPO برای زبان فارسی و دامنهٔ سازمان انجام می‌شود.

ربات‌های هوشمند، تاریخچهٔ رباتیک و مسابقات، و هوش مصنوعی برای کنترل، تصمیم‌گیری و بینایی ماشین.

• مسیر رباتیک تیم از رقابت‌های شبیه‌سازی فوتبال، RoboCup Iran Open و جام شریف آغاز شد.
• همان توان امروز در بینایی ماشین، پهپاد و سامانه‌های نهفته به کار می‌رود.

استقرار محلی مدل‌های زبانی روی زیرساخت سازمان، آموزش و Fine-tune روی دادهٔ سازمان و ساخت RAG و پایگاه دانش؛ بدون خروج داده.

• راه‌اندازی on-premise، کوانتیزه‌سازی و سرویس‌دهی با vLLM و Ollama
• آماده‌سازی داده، SFT، LoRA و QLoRA، DPO و ارزیابی برای فارسی
• نمایه‌سازی اسناد، پایگاه داده برداری و پرسش‌وپاسخ فارسی
• کنترل دسترسی و ثبت رویداد

عامل‌های خودمختار و سیستم‌های چندعاملی که برنامه‌ریزی، جست‌وجو، فراخوانی ابزار و گزارش را خودکار انجام می‌دهند؛ با LangGraph، CrewAI و MCP.

• دستیار سازمانی پرسش‌وپاسخ و جست‌وجوی هوشمند
• ابزارپذیری با MCP و هماهنگی چندعاملی
• دستیار پرسش‌وپاسخ معاملاتی

امکان‌سنجی، نمونهٔ اولیه، پایلوت هوشمندسازی و فازبندی؛ مشاوره پیش از ساخت.

• امکان‌سنجی و نمونهٔ اولیه (PoC)
• پایلوت با معیار سنجش روشن
• طراحی معماری سازمانی

یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل پیش‌بینانه برای تبدیل داده به تصمیم و هشدار.

• مدل‌های پیش‌بینی و طبقه‌بندی
• پایش بازار و هشدار آستانه‌ای
• داشبورد و کارت گزارش مدیریتی

نقشهٔ راه هوشمندسازی سازمان: از پایلوت با دادهٔ واقعی تا گسترش مرحله‌ای.

• ارزیابی وضعیت و فرصت‌های AI
• پایلوت و فازبندی
• آموزش تیم سازمان