طاها اصل باختری (زادهٔ ۱۹ اردیبهشت ۱۳۸۸، تهران) برنامه‌نویس هوش مصنوعی و محقق در زمینه یادگیری عمیق (Deep Learning) است. او در حوزه‌هایی مانند پردازش تصویر، مدل‌های تولیدی (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) فعالیت دارد و تاکنون پروژه‌های مختلفی را در این زمینه توسعه داده است.
## زندگی و تحصیلات
طاها باختری در تهران متولد شد و در حال حاضر دانش‌آموز مقطع دبیرستان است. علاقه‌ی او به برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی از سنین پایین شکل گرفت و او به‌طور خودآموز به یادگیری مفاهیم پیشرفته‌ای در این حوزه پرداخت.
## فعالیت حرفه‌ای
طاها بیش از دو سال سابقه‌ی فعالیت در حوزه‌ی هوش مصنوعی دارد و روی پروژه‌های متعددی کار کرده است. برخی از مهم‌ترین پروژه‌های او عبارتند از:
- تشخیص پلاک خودروهای ایرانی: سیستمی مبتنی بر یادگیری ماشین برای شناسایی پلاک‌های ایرانی از تصاویر. [لینک پروژه]
- OCR اعداد فارسی: مدلی مبتنی بر یادگیری عمیق برای شناسایی و تشخیص اعداد فارسی. [لینک پروژه]
- تشخیص سرطان با هوش مصنوعی: استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل تصاویر پزشکی و تشخیص سرطان در مراحل اولیه.
- پیش‌بینی بازپرداخت وام: مدل یادگیری ماشینی برای تحلیل داده‌های مالی و پیش‌بینی احتمال بازپرداخت وام.
- پردازش سیگنال‌های صوتی: سیستمی برای شناسایی الگوهای صوتی، با کاربرد در تشخیص گفتار، صداهای محیطی و امنیت.
- تحلیل احساسات در متن: مدلی برای تشخیص احساسات کاربران در متون و بررسی نظرات در رسانه‌های اجتماعی.
او همچنین در حوزه‌ی تحقیقات هوش مصنوعی فعالیت دارد و مقالاتی را در این زمینه منتشر کرده است. برخی از مقالات او در پلتفرم مدیوم منتشر شده‌اند. [لینک مقالات]
## مهارت‌ها و دانش تخصصی
طاها باختری در زمینه‌های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری عمیق مهارت دارد. برخی از مهم‌ترین توانایی‌های او عبارتند از:
- برنامه‌نویسی با پایتون
- کار با فریمورک‌های یادگیری ماشین مانند TensorFlow و PyTorch
- پردازش تصویر و پردازش زبان طبیعی (NLP)
- بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های بزرگ
## چالش‌ها و انتقادات
با وجود استعداد و فعالیت گسترده، ورود به دنیای هوش مصنوعی در سنین پایین چالش‌هایی مانند نبود راهنمایی حرفه‌ای، رقابت بالا و پیچیدگی مباحث را به همراه دارد. هرچند پروژه‌های باختری نشان‌دهنده‌ی پیشرفت سریع او هستند، اما میزان تأثیرگذاری این پروژه‌ها در صنعت هنوز به‌طور کامل مشخص نیست. مسیر پیشرفت او تا حد زیادی به ادامه‌ی تحقیقات، بهبود پروژه‌ها و مشارکت در تیم‌های حرفه‌ای بستگی دارد.
## منابع
۱. صفحه‌ی گیت‌هاب: [GitHub]
۲. مقالات در مدیوم: [Medium]
۳. لینکدین: [LinkedIn]
