Проект: «Создание ИИ-системы для автоматизированной оценки рациона» Задача: ● Создать систему для классификации товаров. Достижения: ● Обучил NLP-модель для классификации наименований на съедобные/несъедобные. ● Обучил NLP-модель для классификации продуктов по категориям. ● Создал Telegram-бота и интегрировал в него обученные NLP-модели.

Проект: «Разработка системы компьютерного зрения для подсчета и классификации микробиологических культур» Задача: ● Создать нейросеть для подсчета и классификации микробиологических культур Достижения: ● Произвел разметку данных для обучения нейросети. ● Разработал и обучил нейросеть для системы компьютерного зрения. ● Создал десктопное приложение, которое послужило основанием для подачи заявки на грант в «Фонд содействия инновациям».

Проект: «Создание клиент-серверного и десктопного приложения для автоматизации учета автопарка и оптимизации маршрутов транспортной логистики» Задача: ● Разработать систему для оптимизации построения маршрута развоза груза с использованием муравьиного алгоритма, генетического алгоритма и алгоритма имитации отжига. Достижения: ● Разработал систему оптимизации маршрутов.

Проект: «Система обнаружения запрещенных предметов на рентгеновских снимках». Задача: ● Разработать систему рентгеновского контроля с интеграцией нейронной сети для обнаружения запрещенных предметов. Достижения: ● Произвел разметку датасета с помощью LabelImg. ● Обучил нейросеть YOLO8 для детекции объектов.

Проект: «Система поиска товара по загруженному изображению» Задача: ● Разработать пилотную версию модели для подбора одежды по характеристикам на основе фотографии. Достижения: ● Подготовил базу данных. ● Разработал и обучил несколько моделей (CVAE, ResNet, DeepSearch, модели на основе сиамских нейронных сетей). ● Создал функцию оптимизации для работы с цветами изображений. ● Создал два класса для вызова и хранения разработанных функций.