مركز الموارد

بدءاً من الاستدعاء الفردي وصولاً إلى الأدلة الإرشادية إلى الندوات عبر الإنترنت ، انتقِل إلى الكواليس لاكتشاف كيفية تقديم حلول الذكاء الاصطناعي (Uber AI) لتصنيف البيانات عالي الجودة واختبار المنتجات والترجمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية و AI / ML و LLM و ADAS ورسم الخرائط و NLP ، الواقع المُعزَّز / الواقع الافتراضي (AR) ورؤية الكمبيوتر والروبوتات وغير ذلك الكثير.

نقدم لكم حلول Uber AI

من خلال أكثر من 9 سنوات من الخبرة في إدارة عمليات تصنيف البيانات واسعة النطاق ، نقدم أكثر من 30 إمكانية متقدمة ، بما في ذلك التعليقات التوضيحية للصور والفيديو ، ووضع علامات على النص ، والمعالجة السحابية للنقاط ثلاثية الأبعاد ، والتجزئة الدلالية ، وعلامات النوايا ، واكتشاف المشاعر ، ونسخ المستندات ، والبيانات المركبة الجيل ، وتتبع العنصر ، وشرح ليدار.

يشمل دعمنا متعدد اللغات أكثر من 100 لغة ، ويغطي اللهجات الأوروبية والآسيوية والشرق الأوسطية وأمريكا اللاتينية ، مما يضمن تدريبًا شاملاً على نموذج الذكاء الاصطناعي لتطبيقات عالمية متنوعة.

تشمل حلولنا ما يلي:

شرح البيانات ووسمها: خدمات شرح دقيقة وبواسطة خبراء للنصوص والصوت والصور والفيديو والعديد من التقنيات
اختبار المنتج: طرح المنتجات بسرعة وسلاسة من خلال إجراء اختبارات فعالة لها مع اتفاقيات مستوى الخدمة المرنة وأطر عمل متنوعة وأكثر من 3000 جهاز اختبار
اللغة والترجمة: تجربة مستخدم عالمية المستوى للجميع، في كل مكان

Human-in-the-Loop Validation for Physical AI

In the race to deploy robots, drones, and autonomous vehicles, speed matters — but safety and trust matter more. A single mis-labeled object can lead to costly failures or safety incidents. That’s why leading AI companies are turning to Human-in-the-Loop (HITL) validation to ensure their models behave reliably in unstructured environments.

اقرأ المقالة المميزة

تسمية البيانات للذكاء الاصطناعي التوليدي: دليل شامل

سيستكشف هذا الدليل أهمية تسمية البيانات في الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وأنواع البيانات التي تحتاج إلى تسمية ، وكيف يمكن أن يؤدي التوسيم الدقيق إلى تعزيز الإمكانات الإبداعية لنماذج الذكاء الاصطناعي. سواء كنت تقوم بإنشاء صور أو نصوص أو تعليمات برمجية واقعية باستخدام الذكاء الاصطناعي الذي تقوم بإنشائه ، فإن فهم كيفية تسمية البيانات بفعالية هو المفتاح للحصول على نواتج عالية الجودة.

اقرأ المقالة المميزة

How Scalable 3D Sensor Fusion Labeling Powers the Next Wave of Physical AI

Every robot that navigates a factory floor, every autonomous vehicle that detects a pedestrian, and every drone that lands on a moving target relies on one thing: high-quality labeled data. Yet as physical AI becomes more complex, so does its data pipeline. Robotics and autonomous systems must make sense of inputs from cameras, lidars, radars, IMUs and GPS sensors — often in real time. This is where 3D sensor fusion labeling becomes mission-critical.

اقرأ المقالة المميزة

استكشف موضوعات مواردنا

سواء كنت من عشاق الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة ، أو تقود فريقاً يركز على تسمية البيانات أو اختبار المنتجات أو توطينها ، أو كنت مهتماً بالشراكة معنا - ستجد المورد المناسب لك.