:class AsIVisionSystem(AI) :def __init__(self) status = "DeepLearning_Active" self.nodes = cluster.load_all :def analyze_stream(self, data) :if data.type == "video_raw" self.vision.process(data) self.automation.execute(data) # Neural Network Initialization :while True ()frame = camera.capture :()if frame.is_ready action = model.predict(frame) bridge.emit_signal(prediction) :()def sync_cluster :for node in cluster.nodes :()if not node.is_active ()node.restart Monitoring Loop # :while True )metrics = system.fetch_telemetry database.save(metrics) :if metrics.load > 0.8 ()scale_up :class AsIVisionSystem(AI) :def __init__(self) status = "DeepLearning_Active" self.nodes = cluster.load_all :def analyze_stream(self, data) :if data.type == "video_raw" self.vision.process(data) self.automation.execute(data) # Neural Network Initialization :while True ()frame = camera.capture :()if frame.is_ready action = model.predict(frame) bridge.emit_signal(prediction) :()def sync_cluster :for node in cluster.nodes :()if not node.is_active ()node.restart Monitoring Loop # :while True )metrics = system.fetch_telemetry database.save(metrics) :if metrics.load > 0.8 ()scale_up :class AsIVisionSystem(AI) :def __init__(self) status = "DeepLearning_Active" self.nodes = cluster.load_all :def analyze_stream(self, data) :if data.type == "video_raw" self.vision.process(data) self.automation.execute(data) # Neural Network Initialization :while True ()frame = camera.capture :()if frame.is_ready action = model.predict(frame) bridge.emit_signal(prediction) :()def sync_cluster :for node in cluster.nodes :()if not node.is_active ()node.restart Monitoring Loop # :while True )metrics = system.fetch_telemetry database.save(metrics) :if metrics.load > 0.8 ()scale_up :class AsIVisionSystem(AI) :def __init__(self) status = "DeepLearning_Active" self.nodes = cluster.load_all :def analyze_stream(self, data) :if data.type == "video_raw" self.vision.process(data) self.automation.execute(data) # Neural Network Initialization :while True ()frame = camera.capture :()if frame.is_ready action = model.predict(frame) bridge.emit_signal(prediction) :()def sync_cluster :for node in cluster.nodes :()if not node.is_active ()node.restart Monitoring Loop # :while True )metrics = system.fetch_telemetry database.save(metrics) :if metrics.load > 0.8 ()scale_up :class AsIVisionSystem(AI) :def __init__(self) status = "DeepLearning_Active" self.nodes = cluster.load_all :def analyze_stream(self, data) :if data.type == "video_raw" self.vision.process(data) self.automation.execute(data) # Neural Network Initialization :while True ()frame = camera.capture :()if frame.is_ready action = model.predict(frame) bridge.emit_signal(prediction) :()def sync_cluster :for node in cluster.nodes :()if not node.is_active ()node.restart Monitoring Loop # :while True )metrics = system.fetch_telemetry database.save(metrics) :if metrics.load > 0.8 ()scale_up :class AsIVisionSystem(AI) :def __init__(self) status = "DeepLearning_Active" self.nodes = cluster.load_all :def analyze_stream(self, data) :if data.type == "video_raw" self.vision.process(data) self.automation.execute(data) # Neural Network Initialization :while True ()frame = camera.capture :()if frame.is_ready action = model.predict(frame) bridge.emit_signal(prediction) :()def sync_cluster :for node in cluster.nodes :()if not node.is_active ()node.restart Monitoring Loop # :while True )metrics = system.fetch_telemetry database.save(metrics) :if metrics.load > 0.8 ()scale_up

def init_server_cluster(): config = yaml.load("production_env") engine.boot(config) # Traffic Monitoring for i in range(MAX_NODES): health = api.check_health(i) console.log(f"Node {i} Status") async def handle_request(req): payload = await req.get_json() result = await vision.process(payload) return JsonResponse(result) # Automation Scripts if __name__ == "__main__": init_server_cluster() run_background_tasks() def init_server_cluster(): config = yaml.load("production_env") engine.boot(config) # Traffic Monitoring for i in range(MAX_NODES): health = api.check_health(i) console.log(f"Node {i} Status") async def handle_request(req): payload = await req.get_json() result = await vision.process(payload) return JsonResponse(result) # Automation Scripts if __name__ == "__main__": init_server_cluster() run_background_tasks() def init_server_cluster(): config = yaml.load("production_env") engine.boot(config) # Traffic Monitoring for i in range(MAX_NODES): health = api.check_health(i) console.log(f"Node {i} Status") async def handle_request(req): payload = await req.get_json() result = await vision.process(payload) return JsonResponse(result) # Automation Scripts if __name__ == "__main__": init_server_cluster() run_background_tasks() def init_server_cluster(): config = yaml.load("production_env") engine.boot(config) # Traffic Monitoring for i in range(MAX_NODES): health = api.check_health(i) console.log(f"Node {i} Status") async def handle_request(req): payload = await req.get_json() result = await vision.process(payload) return JsonResponse(result) # Automation Scripts if __name__ == "__main__": init_server_cluster() run_background_tasks() def init_server_cluster(): config = yaml.load("production_env") engine.boot(config) # Traffic Monitoring for i in range(MAX_NODES): health = api.check_health(i) console.log(f"Node {i} Status") async def handle_request(req): payload = await req.get_json() result = await vision.process(payload) return JsonResponse(result) # Automation Scripts if __name__ == "__main__": init_server_cluster() run_background_tasks() def init_server_cluster(): config = yaml.load("production_env") engine.boot(config) # Traffic Monitoring for i in range(MAX_NODES): health = api.check_health(i) console.log(f"Node {i} Status") async def handle_request(req): payload = await req.get_json() result = await vision.process(payload) return JsonResponse(result) # Automation Scripts if __name__ == "__main__": init_server_cluster() run_background_tasks()

הופכים AI לפתרונות עסקיים שעובדים בשבילך

אתה "יכול" לעשות הכל לבד, אבל הזמן שלך שווה יותר. אני בונה עבורך אוטומציות חכמות, מערכות CRM ותוכן וידאו מבוסס AI – מהר, יעיל ומקצועי. לכל בעיה עסקית יש פתרון טכנולוגי, אני פשוט מוצא אותו עבורך.

לפתרונות שלי בוא נדבר

הכוח שמאחורי הטכנולוגיה

אני אסף פורת (Asi) — בוגר המכללה האקדמית ספיר לקולנוע וטלוויזיה, ובוגר הקורס למתכנני AI של המחלקה להכשרת מנהלים של האוניברסיטה העברית , עם מעל 15 שנות ניסיון בתעשיית הטלוויזיה, גם בצד התוכן וגם בצד הטכנולוגי/טכני, אני משלב היום בין יצירתיות ויזואלית לבין פיתוח אוטומציות מורכבות.

מומחיות בוידאו

יצירת סרטוני תדמית, פרסומות ודיגיטל בכלי AI מתקדמים ללא צורך בימי צילום יקרים.

אוטומציה ו-AI

בניית "מוח דיגיטלי" לעסק שמחבר בין המערכות הקיימות וחוסך עשרות שעות עבודה שבועיות.

המוצרים שלנו

כל מוצר ב-AsIVision נבנה בעזרת כלי AI כבר משלב הרעיון, התכנון והאסטרטגיה, דרך בניית התהליך, העיצוב, התוכן, האוטומציה והשיווק. המטרה היא להפוך רעיון עסקי לפתרון שימושי, יעיל וברור — כזה שחוסך זמן, מייצר נראות מקצועית ומקדם את העסק קדימה.

בחרו קטגוריה כדי לראות מוצרים, הדגמות ופתרונות פעילים. קטגוריות שעדיין אין בהן מוצר זמין יסומנו כמוצר בפיתוח – בקרוב לחשיפה.

מוצרי אוטומציה

בוטים, תהליכי עבודה חכמים, חיבור טפסים, מיילים, וואטסאפ ומערכות עסקיות.

לעמוד הקטגוריה

מוצרי שיווק

דפי נחיתה, מצגות, סרטוני תדמית, פרסומות ותוכן שיווקי שנבנה בעזרת AI.

לעמוד הקטגוריה

מוצרי אפילייט

עמודי המלצה, סקירות, קישורים למוצרים וכלי עזר שמאפשרים לייצר הכנסה דרך הפניות.

לעמוד הקטגוריה

מוצרי צריכה

מוצרים פיזיים או דיגיטליים שנבחרים, נארזים ומשווקים בעזרת תהליך AI מסודר.

לעמוד הקטגוריה

מערכות ניהול

CRM, ניהול לקוחות, ניהול משימות, מעקב פניות, דוחות ותהליכי עבודה מותאמים לעסק.

לעמוד הקטגוריה

קהילה ועדכונים

למעבר לפייסבוק שלי

בואו נדבר על הבעיה העסקית שלכם

☎️ 054-4545371 | 📧 asivision.ai@gmail.com