Внедрение технологий искусственного интеллекта

Обратитесь к нам, чтобы заказать разработку решений на основе технологий искусственного интеллекта: машинное зрение, обработка естественного языка, анализ данных. Выполняем комплексные проекты от проектирования до внедрения, либо отдельные этапы работ. Гибкие условия сотрудничества, быстрый старт, высокое качество и 10-летний опыт работы.

Наши преимущества

Быстрый старт

Оперативная оценка и запуск Вашего проекта. Старт в течение недели.
Гибкие условия сотрудничества

Разбивка проекта на этапы. Возможность “попроектной” или почасовой оплаты. Регулярная отчетность и взаимодействие с командой.
Доступность и надежность

Большой опыт в построении масштабируемых и отказоустойчивых систем, способных работать в условиях высокой и пиковой нагрузки.

Гарантия качества

Ручное и автоматизированное тестирование, контроль качества на каждом этапе. Зафиксированная в договоре гарантия на результаты работ не менее 6 месяцев.
Четкое соблюдение сроков

Использование современных методологий разработки и контроль на каждом этапе.
Профессиональная команда

В команде есть все необходимые специалисты, от проектировщиков до тестировщиков. 90% сотрудников имеют высшее техническое образование.

Примеры решаемых задач

Видеоаналитика, компьютерное зрение

— Детекция объектов на фото или в видеопотоке.
— Определение свойств объектов (размер, скорость, цвет, модель и пр.) на фото или в видеопотоке.
— Идентификация объектов на фото или в видеопотоке.
— Подсчет объектов на фото или в видеопотоке.
— Распознавание эмоций, жестов, направлений взгляда, мимики.
Бизнес-кейсы:
Задачи комплексной безопасности (например, детекция оставленных без присмотра предметов), управления производственными процессами (например, оценка качества продукции на конвейерной ленте), аналитики поведения клиентов (например, построение тепловой карты интересов покупателя в продуктовом магазине) и многие другие.

1
Обработка естественного языка (nlp)

— Генерация текстов, поддержание диалога.
— Классификация текстов.
— Аннотирование текстов.
— Извлечение смысла из текста, извлечение именованных сущностей, структуризация текста.
Бизнес-кейсы:
Задачи роботизации взаимодействия с клиентами (например, через чат-ботов или цифровых ассистентов), подготовки контента для публикации (например, виртуальная редакция СМИ), задачи систематизации и обработки больших массивов неструктурированной информации (например, извлечение симптомов из медицинских документов) и многие другие.

2
Речевые технологии

— Преобразование голоса в текст (STT).
— Преобразование текста в речь (TTS).
— Анализ тональности, разделение спикеров и пр.
Бизнес-кейсы:
Задачи роботизации взаимодействия с клиентами (например, через цифровых ассистентов, общающихся на естественном языке), задачи транскрибации аудиозаписей (например, формирование листингов телефонных разговоров или протоколов совещаний) и многие другие.

3
Анализ данных, big data

— Кластеризация данных.
— Прогнозирование.
— Поиск трендов и закономерностей.
Бизнес-кейсы:
Задачи прогнозной аналитики (например, прогнозирование спроса на товар), поиск аномалий в данных (например, антифрод-решения, детектирующие мошеннические транзакции), рекомендательные системы (например, предложение нового товара исходя из предыдущих покупок клиента) и многие другие.

4
Проведение исследований, НИОКР в области ИИ

— Проведение обследований действующих предприятий и выявление задач, способных к автоматизации методами искусственного интеллекта. Формирование стратегии и планов цифровой трансформации.
— Научный поиск архитектур и моделей, оптимальных для решения поставленных задач.
— Подбор лучших метрик оценки качества нейронных сетей и моделей.
— Сравнение различных архитектур и моделей на кейсах заказчика.
— Формирование требований к датасетам и поиск источников данных для решения поставленных задач.
— Подготовка научно-технических отчетов и заключений.
— Испытания решений, использующих технологии искусственного интеллекта.

5
Отдельные этапы разработки

— Сбор данных, формирование датасетов. — Разметка данных. — Обучение и дообучение нейронных сетей. — Расчет метрик. — Оптимизация нейронных сетей (по скорости работы, требованиям к ресурсам). — "Упаковка" ИИ-решений в конечный продукт. - Разворачивание решений в ЦОД. — Запуск нейронных сетей на мобильных и маломощных устройствах, edge-вычисления.

6

Полный цикл разработки

Сбор требований

Определение ключевых целей, задач, требований, их систематизация.

Проектирование

Разработка технического задания, выбор метрик и источников данных.

Сбор данных

Формирование размеченных датасетов в объеме, достаточном для разработки решения.

Обучение и валидация нейронных сетей

Обучение или дообучение, настройка гиперпараметров, расчет метрик, сравнение сетей и выбор оптимальных решений. Возможно использование облачных решений по API (например, ChatGPT и аналоги).

Упаковка решения в продукт

Разработка на основе обученных моделей конечного продукта, решающего бизнес-задачу заказчика.

Опытная эксплуатация

Установка, настройка и тестирование решения. Испытания. Подготовка к промышленной эксплуатации.