Создание нейросетей – работа для фрилансеров в Нижнем Новгороде

Разработка с нуля. Есть конспекты лекций, что нужно с ними сделать, чтобы дообучить модель, например, yandex gpt, чтобы можно было использовать ИИ через api для помощи в обучении студентов на основе данных лекций?. Пожелания и особенности: Есть конспекты лекций, что нужно с ними сделать, чтобы дообучить модель, например, yandex gpt, чтобы можно было использовать ИИ через api для помощи в обучении студентов на основе данных лекций? По сути сделать файнтюнинг для узкой специализации.

Разработка с нуля. Создание нейросети примерно с такими характеристиками: Вырезать фон на изображении Добавить рамку на изображение Добавить фон на изображении Заменить зелёный фон на изображении Изменить пропорции изображения Написать текст на изображении Сделать прозрачный фон на изображении Убрать белый фон с изображения Увеличить размер изображения Добавить тень на изображении Заменить фон на фотографии Изменить размер изображения Отразить изображение Сгенерировать фон на изображении Сделать белый фон на изображении Сделать изображение более чётким Сделать изображение квадратным Сделать изображение прямоугольным Сделать изображение чёрно-белым Удалить водяной знак с изображения Удалить фон с изображения бесплатно.

Разработка с нуля. Нужно создать нейросеть Пользователь создает запрос у меня площадь 10 м3. Нейросеть предлагает варианты расположения оборудования (промостойка, пресволл, стойка с полками и др ) - все модели подготовлены *на оборудование размещается макет клиента ( который подготовлен дизайнером или нейросетью).

Разработка с нуля, Необходимо с помощью нейросети создать принт для футболок персонала с главными поинтами Нижнего Новгорода (достопримечательностями) и включить туда детали заведения общественного питания, чтоб подходило под концепцию, нагенерить 10 вариантов. Главные достопримечательности Нижнего Новгорода: - Рождественская церковь - Кремль - Чкаловская лестница - Стадион - Собор Александра Невского - Площадь Минина - Нижневолжская набережная Не обязательно брать все И вплести туда детали городской кофейни Coffee Cake - зерна, завтраки, гости/ люди, кофейные кружки, таро, лого можно попробовать. Весь принт должен смотреться стильно, современно, не ляписто. Логотип тут https://disk.yandex.ru/d/ybrOOTht6tGlIA/%D0%9E%D0%B1%D1%89%D0%B8%D0%B5/05_%D0%9B%D0%9E%D0%93%D0%9E/%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%B2%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80.ai.

Настройка, тестирование. Нужно прогнать мед изображения через BEFUnet (семантическая сегментация) и попробовать с detectron2 (экземплярная сегментация), добавить алгоритмы водораздела и отслеживания...

Генерация изображений. Нужен человек который умеет работать с нейросетью stable diffusion. Вот примеры картинок которые нужно создавать.

Доработка существующего продукта, тестирование, настройка. Нужно обучить дискриминатор и генератор. Вы должны доказать, что ваш датасет подходит для такой задачи (одинаковая размерность и тематика), показать процесс обучения и вывести и оценить несколько результатов в конце. Можно использовать ЛЮБОЙ датасет, но проще всего реализовать датасет с картинками (примеры есть тут https://drive.google.com/drive/folders/1borOTUeMflPST1Va4rARxArCV5_FAD91?usp=sharing). Оригинальные датасеты приветствуются.

Доработка существующего продукта. Нейронные сети - квитанция (tf lite ).

Разработка с нуля. Необходимо написать нейронную сеть на Python. Желательно использовать библиотеку Keras, но можно и другие. В приложении файл с таблицей значений. Нужно зная рандомные строки этой таблицы построить всю таблицу. Я не знаю, возможно ли написать такую сеть, но нужно провести эксперимент. Если это невозможно, то объяснить почему и написать возможный способ решения. Есть некоторые наброски кода, если нужно будет, поделюсь.

Доработка существующего продукта. Повысить точность предсказания существующего алгоритма.