Примеры работ и кейсы по направлению «Нейронные сети»

Клиент предоставил текст и изображения героев. Я генерировал статичные образы в интерьерах, сгенерировал голоса и озвучку, затем сгенерировал анимацию и смонтировал общее видео.

Проект выполнен как учебно-практическая реализация корпоративного хранилища данных для банковской аналитики и оценки AML-риска. Система моделирует полный путь данных: из OLTP-слоя транзакции и клиентские данные загружаются в DWH в звёздной схеме, после чего на их основе строится аналитическая витрина dm_risk. Реализован ETL-пайплайн на Python и SQLAlchemy: загрузка данных, маппинг суррогатных ключей, upsert-логика и перенос данных между слоями. Для проверки системы сгенерирован синтетический датасет: 100 клиентов и 200 000 транзакций, включая 1% аномальных операций. В витрине dm_risk используются оконные функции, скользящие средние, признаки аномалий и трендов. На основе этих данных AI-агент анализирует профиль клиента, оценивает AML-риск и рекомендует, нужно ли запрашивать дополнительные документы. Также реализованы аналитические views: помесячная динамика транзакций, отраслевой риск и топ аномальных клиентов. Результат: полноценный прототип банковского DWH с ETL-пайплайном, витриной рисков, аналитическими представлениями и AI-агентом для AML-анализа. Технологии: PostgreSQL, SQL, SQLAlchemy, pandas, Faker, Docker, DeepSeek API.

Проект выполнен как полнофункциональный AI-помощник для анализа данных на естественном языке. Система предназначена для пользователей, которым нужно анализировать данные без ручного написания SQL-запросов и Python-кода. Пользователь загружает CSV-файлы, задаёт вопрос в чате, а агент сам определяет нужные действия: обращается к базе данных, выполняет read-only SQL-запросы, строит визуализации и формирует итоговый ответ. В основе проекта — агент на LangGraph с инструментами для SQL-аналитики и генерации Python-кода. Реализована динамическая схема БД: агент видит новые CSV-файлы без перезапуска сервиса. Чтобы не перегружать контекст LLM, результаты SQL сохраняются в CSV, а модель получает только путь к файлу и превью первых строк. Добавлена суммаризация длинных диалогов для сохранения контекста при превышении лимита сообщений. Также реализованы cookie-based аутентификация, изоляция данных между пользователями и Docker-песочница для безопасного выполнения Python-кода. Проект развёрнут через Docker Compose: PostgreSQL, FastAPI backend, nginx + React frontend и отдельный Python sandbox. Результат: готовый full-stack прототип AI-аналитика, который позволяет работать с данными через обычный чат. Технологии: Python, FastAPI, LangGraph, LangChain, PostgreSQL, SQLAlchemy, React, Docker, nginx.

Проект выполнен как демонстрационная end-to-end RAG-система для банковской сферы: работы с нормативными документами, внутренними регламентами и CIB-документами. Система предназначена для сотрудников банка или корпоративного подразделения, которым нужно быстро находить информацию в большом наборе документов и получать ответы на естественном языке с опорой на релевантные источники. В проекте реализован полный цикл подготовки данных: парсинг реальных нормативных документов, генерация синтетических внутренних регламентов, генерация QA-наборов, валидация, разбиение документов на чанки и индексация. Подготовленный корпус включает 17 реальных распарсенных регламентов, 18 синтетических внутренних документов, 18 наборов вопросов и 35 файлов чанков. Для поиска используется hybrid retrieval: семантический поиск в ChromaDB, BM25 по кластерным индексам и объединение результатов через Reciprocal Rank Fusion. Такой подход позволяет учитывать как смысловую близость запроса, так и точные совпадения по терминам, что особенно важно для юридических, банковских и регуляторных документов. Результат: получилась полноценная RAG-система с подготовкой корпуса, гибридным поиском, backend API, frontend-интерфейсом, логированием, dashboard и offline evaluation. Проект показывает, как можно построить AI-ассистента для работы с банковскими документами и внутренней базой знаний.

<b>Что:</b> Чат-агент для инженерного персонала: отвечает на вопросы по парку устройств в IoT-платформе. Доступ через web и Telegram. Плюс автоматический утренний обход с алертами в Telegram. <b>Архитектура:</b> <ul> <li>MCP-сервер на FastMCP с 13 read-only tools — намеренное архитектурное решение для безопасности.</li> <li>Single agent loop: MAX_ROUNDS=6 (защита от runaway), structured tool_calls + XML-fallback для моделей без structured-tools.</li> <li>Multi-LLM fallback chain с cooldown 5 мин: Cerebras Qwen3-235B → OpenRouter Qwen3-80B → Google Gemini → Groq Llama 3.3 70B.</li> <li>Streamlit с прозрачным рендером сырого JSON каждого tool-вызова — пользователь видит, что именно делает агент.</li> <li>Telegram long-polling с allowlist по chat_id. APScheduler 09:00 МСК — утренний health-check, «генеральский» HTML-отчёт, LLM-диагностика отклонений.</li> </ul> <b>Безопасность.</b> Архитектурный security-review против OWASP LLM Top 10 + MITRE ATLAS. <b>Объём.</b> От пустого репозитория до production-обвязки за 7 рабочих дней: ~5 000 строк Python + Docker + 4 микросервиса + презентация. <b>Стек:</b> Python, FastMCP, Streamlit, aiogram, APScheduler, Docker compose, REST, MQTT, Apache Artemis, Cerebras / OpenRouter / Google Gemini / Groq.

AI-студия карточек и баннеров: из фото и описания товара — готовые карточки, баннеры и тексты под маркетплейсы и соцсети. Повторяемый процесс от материала до готового файла, без дизайнера. Что делает: — принимает фото и описание, генерирует карточки и баннеры под формат площадки; — пишет тексты и подписи; — отдаёт готовые файлы в Telegram и складывает в общую папку. Стек: Python, OpenAI Vision, генерация изображений, Google Drive, Telegram Bot.

AI-фабрика презентаций: из брифа или расшифровки — готовая презентация с визуалами и экспортом в PDF/PPTX, без участия человека. Как работает: — бриф приходит в Telegram или через форму; — система собирает структуру, тексты слайдов и заметки к выступлению; — генерирует обложку и ключевые иллюстрации; — хранит версии и исходники; — присылает готовый файл в Telegram: презентация, PDF/PPTX и папка с материалами. Стек: n8n, OpenAI, генерация изображений, Google Slides API, Google Drive, Telegram Bot.

🎨 Задача Разработать презентацию и афишу для клуба по спортивной гимнастике. 🎨 Требования к дизайну Использовать фирменные цвета клуба (файл с цветами будет предоставлен). Первая и последняя страницы презентации должны отражать тематику спортивной гимнастики. Остальной дизайн — на ваше усмотрение, но в нашем стиле допустимо использование декоративных элементов: цветы звезды сияние легкие графические украшения 📄 Объем работы Презентация (структура обсуждается / или по готовому тексту — уточнить при необходимости) Афиша в едином стиле с презентацией 💡 Важно Дизайн должен выглядеть современно, аккуратно и привлекательно для аудитории (дети/родители). Желательно сохранить легкость и “воздушность” оформления.

Каждый день Ваши потенциальные клиенты пишут в профильные чаты и группы: «Ищу подрядчика», «Нужна помощь с проектом», «Кто может сделать?». И каждый день эти заказы забирают ваши конкуренты, которые просто успели ответить первыми. Мной была разработана система перехвата заявок, которая решает эту бизнес-проблему навсегда. Это не обычный парсер, собирающий мусор, а Ваш личный AI-менеджер, работающий 24/7. 💡 В чем Ваша главная выгода: Монополия на скорость: Система непрерывно мониторит сотни целевых Telegram-чатов и VK-групп. Вы пишете клиенту в ту же минуту, когда он только нажал кнопку «Отправить». Идеальная точность (Без спама): Встроенная нейросеть глубоко анализирует контекст сообщений. Она отсеивает рекламу, резюме, пустые споры и доставляет вам только «горячих» клиентов с реальным запросом. Колоссальная экономия: Забудьте про ручной скроллинг ленты и оплату труда менеджеров по поиску лидов. ИИ делает этот объем работы быстрее и без выходных. Удобство: Отфильтрованный лид приходит прямо в ваш личный Telegram — с оценкой от нейросети и готовой ссылкой для начала диалога. Один перехваченный контракт полностью окупает внедрение. Архитектура легко адаптируется под любую нишу. Вы просто занимаетесь бизнесом, а умный алгоритм бесперебойно поставляет Вам горячие заявки.