Примеры работ и кейсы по направлению «Нейронные сети»

Создал 2 фрагмента к фильму "Мой Север"

Работу делал для блогера

Делал генерации для сайтов

Владелец салона красоты столкнулся с типичной проблемой: администратор физически не успевал отвечать на все входящие сообщения в ВКонтакте или просто пропускал сообщения. По статистике, если клиент не получает ответ в течение часа — он уходит к конкурентам. Это прямые потери выручки. Разработал ИИ-агента на базе Chat GPT 4.1, интегрированного с сообществом ВКонтакте через API. Что было сделано: - Собрал и структурировал базу знаний: прайс-лист услуг, информация о мастерах, расписание, правила записи - Настроил стиль и тон общения под конкретный салон — агент разговаривает так же, как живой администратор - Подключил запись на приём: бот уточняет услугу, мастера, удобное время и фиксирует запись - Настроил обработку нестандартных ситуаций: спам, некорректные вопросы, возражения ✅ Бот отвечает мгновенно — скорость реакции 5 секунд вместо часа ожидания ✅ Полностью закрывает функцию администратора по записи ✅ Корректно обрабатывает спам и нецелевые обращения ✅ Консультирует по услугам и ценам без участия человека ✅ Работает 24/7 без выходных Протестировать бота можно в группе ВКонтакте, если бот не работает, значит он выключен, для включения напишите в личные сообщения

NovaBind создавался в расках конкурса Ibis, где, соревнуяь с сильнейшими биоинформатическими командами мира, модель покаала второй результат, причем решение задачи обладает меньшей дисперсией, чем у победителей конкурса. Задача состояла в предсказании уровня связывания транскрипционного фактора с ДНК. Задачу измения связывания при однонуклеотидных заменах NovaBind решает лучше всех.

У меня огромное количество нейрофотосессий, они являются основой для продвижения бренда и узнаваемости. Так же с помощью их формируются имиджевые рекламные ролики. Как пример добавила по ссылке.

Сотрудники тратят много времени на ручную обработку таблиц и сведение отчетов. Информация разрозненна: данные хранятся в форматах CSV, Excel, JSON, PDF, что затрудняет быстрый поиск инсайтов. Применение ассистента позволяет делать быстрый анализ данных, построение графиков и создание отчётов через разговорный интерфейс без написания кода. Требуется создать ИИ-ассистента, который будет автоматически обрабатывать загруженные файлы данных- CSV, Excel, JSON, PDF (текст/скан), а также работу с изображениями, инфографикой и предоставлять пользователю точную бизнес-аналитику и визуализацию в формате диалога. · Мультиформатная загрузка: Ассистент поддерживает прием и парсинг табличных данных в форматах CSV, Excel и JSON, PDF, а также работу с изображениями. · Интеллектуальный анализ: Система может принимать обычные текстовые сообщения и использовать модели OpenAI для глубокого анализа контекста, структурированных данных и изображений. · Визуализация: Ассистент способен автоматически строить графики типов line (линейные), bar (столбчатые) и histogram (гистограммы) и выводить их в формате PNG. · Генерация отчетов: Реализована возможность автоматической сборки полноценных аналитических отчетов в формате DOCX. · Саммаризация результатов: Ассистент умеет формировать и сохранять краткие итоги своей работы в виде markdown-summary. · Управление артефактами: Все сгенерированные файлы (графики и текстовые отчеты) можно просматривать и скачивать непосредственно в интерфейсе чата.

Разработан полнофункциональный чат-бот, который заменяет поход в реальную фотостудию. Бот превращает обычные снимки в профессиональные тематические фотосессии с помощью нейросетей, создавая целые «волшебные миры» для сохранения семейной истории. Что реализовано в проекте: Тематические коллекции: внедрена система пресетов для автоматической генерации фото в категориях. Интеллектуальная обработка: реализован алгоритмы бесшовного переноса лица и художественной стилизации, которые сохраняют узнаваемость человека, помещая его в детально проработанные локации. Автоматизация сценариев: пользователь выбирает нужное направление, загружает исходное фото и получает готовый результат в высоком качестве за считанные секунды. Проработка деталей: настроена логика нейросети так, чтобы она учитывала эмоциональную связь и атмосферу. Технический стек: Проект построен на базе Python (FastAPI) с интеграцией мощных нейросетевых моделей для генерации и редактирования изображений. В качестве архитектурного решения использовал подход, обеспечивающий высокую скорость обработки запросов и стабильную работу под нагрузкой. Для управления данными и очередями задач применил PostgreSQL. Результат: Создан готовый программный продукт, который позволяет пользователям получать профессиональный контент без затрат на фотографа, визажиста и аренду студии. Это масштабируемое решение, полностью готовое к коммерческому использованию и монетизации.

Создание музыкальных AI-треков на разных языках с учетом жанра, настроения и задачи проекта. Музыка подходит для роликов, рекламы, контента и digital-площадок.