Примеры работ и кейсы по направлению «Нейронные сети»

Чат-бот для страхового агентства в Facebook Messenger для клиента в Европе. Клиент привлекал лиды через рекламу Facebook для 4 программ: медицинское, образовательное, пенсионное страхование и страхование жизни. Проблема - менеджеры не успевали обрабатывать входящие запросы вручную. Решение: бот в Messenger, который автоматически рассчитывает стоимость страховых программ по запросу клиента и отвечает 24/7 без участия сотрудников. Результат: мгновенные расчёты для каждого входящего лида, снижение нагрузки на менеджеров, ни один запрос не остаётся без ответа.

Telegram-бот для автоматизации технической поддержки. Пользователь пишет вопрос — система создаёт отдельную тему в закрытой группе поддержки. Диалоги не смешиваются, контекст сохраняется. Функции: управление статусами заявок, сбор оценок от пользователей, детальная статистика — количество обращений, скорость ответа, эффективность команды. Итог: централизованный канал поддержки внутри Telegram, меньше нагрузки на сотрудников, ни одно обращение не теряется.

Задача: автоматизировать конкурентный анализ рекламных объявлений. Как работает: 1. В бот отправляется скриншот рекламных объявлений поисковой выдачи или РСЯ (до 10 штук или PDF). 2. Бот распознаёт все объявления на изображении. 3. Анализирует каждое: оффер, преимущества, триггеры, слабые места 4. Оценивает релевантность объявления поисковому запросу (извлекается со скриншота автоматически), если это поисковая рекламная выдача. 5. Возвращает единый CSV-файл + текстовое резюме с паттернами рынка и рекомендациями В батч-режиме (PDF) — дедуплицирует объявления, которые встречаются на нескольких страницах, экономя время и стоимость обработки Результат: анализ 30–100 объявлений за 5 минут вместо часов ручной работы.

Стилизации в нейросетях

Пакет стикеров (с ручной дорисовкой)

Работа с фото в нейросетях

Данные изображения выполнены в Midjourney в стиле Warcraft.

Задача: Создать систему для распознавания аудиозаписей без использования облачных сервисов (для работы с чувствительными данными) Решение: Разработан локальный пайплайн обработки аудио: – очистка и улучшение качества (ffmpeg, demucs) – распознавание речи (Whisper) – выравнивание и таймкоды (WhisperX) – разделение по спикерам (Pyannote) Система полностью работает офлайн Результат: Повышенин разборчивости речи на записях и получение структурированных расшифровок с таймкодами и разделением говорящих.