Распознавание лиц с потока камеры в .NET MAUI
Как использовать элемент SkiaCamera для AI/ML локально и с APIВ этой статьеСегодняшние приложения для мобильных и настольных устройств умеют распознавать на изображениях почти что угодно, - от QR-кодов до количества калорий в еде на на фото. На платформах, которые поддерживает
Нейросетевой арт для начинающих
В мире искусственного интеллекта есть много всего интересного и многие начинающие разработчики не могут определиться с тем, с чего начать погружение в этот мир. В этой статье мы познакомим читателя с одним из направлений работы с графикой – нейросетевом переносе стиля.Представьте: вы фотографируете своего кота, а нейросеть перерисовывает его в стиле Ван Гога или Пикассо. Еще недавно это казалось чудом, доступным лишь ученым, а сегодня это называется нейронный перенос стиля (Neural Style Transfer, NST). Это не просто модный фильтр, а один из самых красивых и понятных способов прикоснуться к миру искусственного интеллекта.
PyTorch vs TensorFlow: что выбрать для deep learning в 2026 году
Выбор фреймворка для глубокого обучения — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований.Согласно опросу Stack Overflow Developer Survey 2024, PyTorch (10,6%) и TensorFlow (10,1%) находились примерно на одной отметке по частоте использования у разработчиков, а в исследовательских и AI-first-компаниях уверенно
ESP32 + LD2410: Архитектуры нейронных сетей для классификации движений
Схема подключения.
Рецепт vLLM с мистралем. Часть 1
На первом этапе нашей заготовки модели мы займемся ее 4-х битным квантованием, а во второй части будем использовать vLLM для запуска парралельных запросов к ней.Поехали!
AI-движки на примере Knowledge Distillation, GAN, Reinforcement learning
Привет хабр! Я хочу поделиться своими наблюдениями и размышлениями на тему работы сеток-дуэтов в современных архитектурах нейросетей.Возьму как пример 3 подхода :Архитектура GAN, основанная на состязательности нейросетейАрхитектура Knowledge Distillation, основанная на совместном обучении и дистилляции Архитектура Reinforcement learning, основанная на последовательной или разделенной обработке 1. GAN - Генеративно - состязательные сети.
Лучшие фреймворки для машинного обучения в 2025 году
Сегодня ни один крупный проект в области машинного обучения (ML) не обходится без фреймворков — готовых наборов библиотек, в которых базовые алгоритмы уже оптимизированы для различных архитектур. Выбор правильного фреймворка не только упрощает разработку, но и определяет успех проектов по внедрению искусственного интеллекта.
