Обмеривание строительных проектов ИИ
Я ищу фрилансера для создания приложения на основе искусственного интеллекта, которое после загрузки проектного файла (векторный PDF, DXF) автоматически:
распознает элементы строительного чертежа (стены, помещения, двери, окна, основные символы),
определяет масштаб и измеряет элементы на проекте (м² стен, штукатурки, столярка, количество м³ колонн и т.д.)
создает количественное сводное описание (смета),
Для получения дополнительной информации приглашаю в личные сообщения
Ожидаю:
стабильное веб-приложение (PL),
точности сметы
интуитивно понятный интерфейс (загрузка → анализ → экспорт),
Предпочитаемые технологии: Python (FastAPI), AI (YOLO/U-Net), OCR (Tesseract), ezdxf/PyMuPDF, фронтенд React/Next.js.
СПЕЦИФИКАЦИЯ ЗАДАНИЯ
1) Цель и объем проекта
Цель: Создание веб-приложения на основе ИИ, которое автоматически выполняет измерение по проектной документации (архитектура, конструкция, установки/отрасли, ПЗТ), объединяет чертежи в единое целое, идентифицирует элементы (например, стены, окна, двери, штукатурки, конструктивные и установочные элементы), а затем представляет полное измерение в таблицах с возможностью визуальной проверки (2D/3D) и оценки.
На старте:
- Поддержка векторных файлов: *.dwg, *.pdf (векторный)
- Область отраслей: архитектура, конструкция, установки (HVAC, водоснабжение и канализация, электричество), ПЗТ
- Функции: автоматическое объединение документации – для нужд приложения, распознавание элементов и измерение, визуализация, возможность ручной коррекции, добавление цен и создание предварительной сметы
2) Основные продуктовые предпосылки
- Загрузка: пользователь загружает пакет файлов DWG/PDF – векторные файлы (планы, разрезы, фасады, описания, легенды; возможные подложки и XREF).
- Автоматическая обработка: система парсит файлы, нормализует слои, единицы и масштабы, объединение и слияние чертежей в согласованную эталонную модель.
- ИИ распознает элементы: распознает все элементы на проектах
- Измерение: вычисляет количества по правилам измерения (длины, площади, объемы, штуки); учитывает отверстия, толщины, слои – измерения по глобальным правилам
- Проверка: табличный результат + просмотр 2D/3D с подсветкой подсчитанных элементов; режим "сравнить/объяснить" неясности (конфликты между листами, отсутствие размеров, несогласованные масштабы).
- Ручная коррекция: редактируемые классификации и геометрия (рисование/редактирование полилиний/отверстий), принятие/отклонение элементов.
- Цены и смета: привязка ценовых позиций и ставок (цена за единицу, наценки, НДС), экспорт CSV/XLSX/BC3/PDF.
- Аудит и версионирование: история изменений, сравнение измерений, различия между версиями документации
3) Поток пользователя
- Новый проект → название, инвестор, местоположение, стандартные единицы и валюты
- Загрузка файлов → перетаскивание, контроль согласованности
- Обработка → парсинг, нормализация, слияние, классификация ИИ, измерение.
- Обзор → таблицы + вид 2D/3D; панель неясностей; фильтры (отрасль, этаж, слой, тип).
- Коррекция → редактор геометрии, изменение класса, объединение/разделение элементов, принятие.
- Цены → привязка позиций, ставки, наценки.
- Экспорт/отчет → XLSX/CSV/BC3, PDF сводки, отчет о неясностях.
5) Функциональные требования (подробные)
5.1 Импорт и валидация файлов
- Поддержка: векторные файлы: DWG, DXF (по желанию), векторный PDF
- Автоматическое определение масштаба: из вьюпортов (DWG), из заголовочной рамки (OCR), из обозначений (например, 1:100), из размеров (DIMSTYLE / распознавание текстов размеров).
- Нормализация единиц (мм/м) и системы координат (сдвиги, повороты, локальные системы, UCS).
- Обнаружение недостатков и ошибок
5.2 Слияние документации (объединение в целое)
- Группировка листов: этажи, разрезы, фасады, отрасли.
- Регистрация и выравнивание планов/разрезов (подгонка осевых маркеров, сеток, уровней; общая трансформация 2D/3D).
- Объединение архитектуры с конструкцией
5.3 Распознавание элементов (ИИ + правила)
Требование: Распознавание элементов не может основываться исключительно на названиях слоев. Названия слоев рассматриваются исключительно как вспомогательный сигнал с низким весом.
Правила реализации:
- Классификационные решения в первую очередь основываются на геометрии и топологии – на основе машинного обучения
- В случае противоречия информации: приоритет: DIM/размеры > однозначное текстовое описание > легенда/схема > геометрические характеристики > название слоя.
- Система должна работать с любым/нестандартным наименованием слоев (разные языки, сокращения, отсутствие стандарта). Для тестов возможна полная анонимизация названий слоев.
- Компонент ИИ/правил должен позволять отключение влияния слоев (feature flag) – результат все равно должен быть корректным.
5.4 Измерение - измерение на основе принятых правил и распознавания элементов
5.5 Проверка и редактирование
- Вид 2D (план, разрез) и 3D (простой экструзированный модель) с подсветкой подсчитанных элементов.
- Режим проверки: клик по элементу → детали измерения + источники (листы, описания), допустимость/неопределенность.
- Инструменты редактирования: рисование/редактирование полилиний, перемещение/масштабирование, изменение класса, объединение/разделение.
- Список неясностей: вопросы к пользователю, предлагаемые решения, принятие/отклонение.
5.6 Цены и смета
- Словари цен/позиции: база позиций - глобальная (для системы) и локальная для пользователя – пользователь может изменить локальную цену)
- Сопоставление: тип элемента → формула → ценовая позиция.
- Формулы: цена = количество × ставка ± наценки (работа, материал, оборудование, прибыль, общие расходы, НДС).
- Версионирование прайс-листов, валюты, индексация цен (инфляция).
- Экспорт: XLSX/ (Смета), PDF сводки.
5.7 Экспорты и интеграции
- XLSX/CSV/BC3, PDF отчеты (скриншоты визуализации + таблицы).
6) Нефункциональные требования
- Точность измерения: геометрическая ошибка ≤ ±2 мм при корректных масштабах;
- Производительность: проект до 200 листов/2 ГБ – полная обработка ≤ 20 мин; план для просмотра ≤ 3 с.
- Масштабируемость: горизонтальная (очереди задач), хранилище для файлов до 10 ГБ/проект.
- Безопасность: GDPR, шифрование данных в покое и в пути, IAM, журнал аудита, WAF, резервные копии.
- Надежность: SLO обработки 99.5%/мес; повторные попытки/компенсации, версионирование моделей.
8) Процесс обработки (технические шаги)
- Загрузка & валидация → AV сканирование, извлечение метаданных, обнаружение XREF.
- Парсинг:
- DWG/DXF: чтение слоев, ссылок на блоки, геометрии, DIMSTYLE, масштаб вьюпорта, модель/бумажное пространство.
- PDF (вектор): пути, полилинии, тексты (TrueType), слои; OCR только для векторных текстов как резервный вариант.
- Нормализация масштаба и единиц: из вьюпортов и заголовков; автоматическая подгонка; флаги в случае конфликтов.
- Регистрация листов: подгонка осей/сеток/маркировок (ICP/feature matching на векторах), трансформации 2D/3D.
- Извлечение семантических объектов:
- Правила слоев (например, A-WALL, K-…); шаблоны названий; словарная классификация.
- ИИ на векторном графе: полилинии → стены (параллельные линии), заливка → заполнения/полы, блоки → оборудование.
- Тексты и легенды → парсинг параметров (толщины, материалы, типы, номера помещений).
- Слияние: разрешение конфликтов (архитектура против конструкции), иерархия достоверности (DIM > описание > легенда > слой), отслеживание происхождения данных (provenance).
- Измерение: правила, единицы, вычитание отверстий, агрегации по этажам/помещениям.
- Обнаружение неясностей: отсутствующие параметры, несогласованные масштабы, противоречивые толщины – генерация вопросов.
- Визуализация: генерация подложек, наложение объектов, упрощенный 3D (экструзия по высоте этажа).
- Смета: сопоставление элемент→позиция, формулы, наценки, экспорт.
9) Модель ИИ и обучение
- Представление: векторный граф (узлы: вершины геометрии и блоки; ребра: сегменты/полилинии; атрибуты: слой, тип, стиль линии, близкие тексты), дополнительно растеризация для контекстных характеристик.
- Архитектура: графовая нейронная сеть (GAT/GraphSAGE) + трансформер на последовательностях векторов; позднее слияние с правилами и эвристиками CAD.
- Данные для обучения: привязка к реальным DWG (полуавтоматическая аннотация) + синтетические генераторы чертежей; активное обучение из взаимодействия с пользователем (обратная связь в интерфейсе).
- OCR/NLP: распознавание описаний, таблиц, легенд; нормализация единиц (мм/м), парсинг выражений (например, «стена 24 см, гипсовая штукатурка 1,5 см»).
- Метрики: mAP/F1 для классов, MAE/SMAPE для количеств, время обработки.
- MLOps: регистрация моделей, версионирование наборов данных, валидации, A/B в фоновом режиме для проекта.
10) Правила измерения – детали (настраиваемые примеры)
- Стены:
- Длина от оси стены; Высота: из разрезов / по умолчанию из этажа; Толщина: из описания/слоя.
- Площадь штукатурки = 2 × (дл. × выс.) – вычитания отверстий > t_вычитания; правила порогов (например, не вычитаем < 0,5 м²).
- Отверстия: Шир., выс. из размеров/обозначений; количество шт.; пл. в свете.
- Перекрытия/плиты: Пл. из контура; объем = пл. × толщина; периметр (опалубка).
- Лестницы: Количество пролетов, пл. ступеней (антискользящие), подступенки (м), перила (м).
- Полы/покрытия: Чистая пл. после вычитаний; плинтусы (м вдоль стен).
- Установки: Длины трасс по оси; фитинги – правила обнаружения из блоков/словаря символов.
Каждое правило имеет: определение количества, источники данных, формулу, допустимость и приоритет.
11) UI/UX – ключевые экраны
- Панель проектов: статусы обработки, последние измерения.
- Обзор документации: список листов (миниатюры), слои, фильтры.
- Вид проверки: холст 2D/3D с наложением; легенды цветов для классов; панель деталей элемента.
- Таблица измерений: группировка по отрасли/этажу/помещению/типу; редактирование на месте; отслеживание изменений.
- Панель неясностей: вопросы, предложения решений, принятие.
- Прайс-листы и сопоставление: обзор позиций, формулы, просмотр влияния на стоимость.
- Экспорты: мастер выбора диапазона и формата.
SPECYFIKACJA ZLECENIA
1) Cel i zakres projektu
Cel: Zbudowanie aplikacji webowej opartej na AI, która automatycznie wykonuje obmiar z dokumentacji projektowej (architektura, konstrukcja, instalacje/branże, pzt), łączy rysunki w całość, identyfikuje elementy (np. ściany, okna, drzwi, tynki, elementy konstrukcyjne i instalacyjne), a następnie prezentuje kompletny obmiar w tabelach z możliwością wizualnej weryfikacji (2D/3D) i wyceną.
Na start:
- Obsługa plików wektorowych: *.dwg, *.pdf (wektorowy)
- Zakres branż: architektura, konstrukcja, instalacje (HVAC, wod-kan, elektryka), pzt
- Funkcje: automatyczne łączenie dokumentacji – na potrzeby aplikacji, rozpoznanie elementów i obmiar, wizualizacja, możliwość ręcznej korekty, dodawanie cen i tworzenie kosztorysu wstępnego
2) Główne założenia produktowe
- Wgrywanie: użytkownik wrzuca paczkę plików DWG/PDF – pliki wektorowe (rzuty, przekroje, elewacje, opisy, legendy; możliwe podkłady i XREFy).
- Automatyczne przetwarzanie: system parsuje pliki, normalizuje warstwy, jednostki i skale, łączenie i fuzja rysunków w spójny model referencyjny.
- AI rozpoznaje elementy: rozpoznaje wszystkie elmenty na projektach
- Obmiar: wylicza ilości wg reguł pomiarowych (długości, powierzchnie, objętości, sztuki); uwzględnia otwory, grubości, warstwy – obmiary według reguł globalnych
- Weryfikacja: tabelaryczny wynik + podgląd 2D/3D z podświetleniem policzonych elementów; tryb "porównaj/wyjaśnij" niejasności (konflikty między arkuszami, brak wymiarów, niespójne skale).
- Korekta ręczna: edytowalne klasyfikacje i geometrii (rysowanie/edycja polilinii/otworów), akceptacja/odrzucanie elementów.
- Ceny i kosztorys: przypinanie pozycji cenowych i stawek (cena jednostkowa, narzuty, VAT), eksport CSV/XLSX/BC3/PDF.
- Audyt i wersjonowanie: historia zmian, porównanie obmiarów, różnice między wersjami dokumentacji
3) Przepływ użytkownika
- Nowy projekt → nazwa, inwestor, lokalizacja, domyślne jednostki i waluty
- Wgrywanie plików → drag&drop, kontrola spójności
- Przetwarzanie → parsing, normalizacja, fuzja, AI klasyfikacja, obmiar.
- Przegląd → tabele + widok 2D/3D; panel niejasności; filtry (branża, kondygnacja, warstwa, typ).
- Korekta → edytor geometrii, zmiana klasy, łączenie/dzielenie elementów, akceptacja.
- Ceny → przypisanie pozycji, stawki, narzuty.
- Eksport/raport → XLSX/CSV/BC3, PDF zestawienia, raport niejasności.
5) Wymagania funkcjonalne (szczegółowe)
5.1 Import i walidacja plików
- Obsługa: pliki wektorowe: DWG, DXF (opcjonalnie), wektorowy PDF
- Automatyczne wykrycie skali: z viewportów (DWG), z tytułowej ramki (OCR), z oznaczeń (np. 1:100), z wymiarów (DIMSTYLE / rozpoznanie tekstu wymiarowego).
- Normalizacja jednostek (mm/m) i układu odniesienia (przesunięcia, rotacje, układy lokalne, UCS).
- Wykrycie braków i błędów
5.2 Fuzja dokumentacji (łączenie w całość)
- Grupowanie arkuszy: kondygnacje, przekroje, elewacje, branże.
- Rejestrowanie i wyrównanie rzutów/sekcji (dopasowanie znaczników osi, siatki, poziomów; łączna transformacja 2D/3D).
- Łączenie architektury z konstrukcją
5.3 Rozpoznanie elementów (AI + reguły)
Wymóg: Rozpoznanie elementów nie może opierać się wyłącznie na nazwach warstw. Nazwy warstw traktujemy wyłącznie jako sygnał pomocniczy o niskiej wadze.
Zasady implementacyjne:
- Decyzje klasyfikacyjne bazują przede wszystkim na geometrii i topologii – na podstawie uczenia maszynowego
- W przypadku sprzeczności informacji: priorytet: DIM/wymiary > jednoznaczny opis tekstowy > legenda/schemat > cechy geometryczne > nazwa warstwy.
- System musi działać przy dowolnym/niestandardowym nazewnictwie warstw (różne języki, skróty, brak standardu). Dla testów możliwa jest całkowita anonimizacja nazw warstw.
- Komponent AI/reguł powinien umożliwiać wyłączenie wpływu warstw (feature flag) – wynik nadal musi być poprawny.
5.4 Obmiar - obmiar na podstawie przyjętych reguł i rozpoznania elementów
5.5 Weryfikacja i edycja
- Widok 2D (rzut, przekrój) i 3D (prosty ekstrudowany model) z podświetleniem policzonych elementów.
- Tryb sprawdzania: kliknięcie elementu → szczegóły obmiaru + źródła (arkusze, opisy), tolerancja/niepewność.
- Narzędzia edycji: rysowanie/edycja polilinii, przesuwanie/skalowanie, zmiana klasy, łączenie/dzielenie.
- Lista niejasności: pytania do użytkownika, proponowane rozwiązania, akceptacja/odrzucenie.
5.6 Ceny i kosztorys
- Słowniki cen/pozycje: baza pozycji- globalna ( dla systemu i lokalna dla użytkownika – użytkownik może zmienić lokalną cenę)
- Mapowanie: typ elementu → formuła → pozycja cenowa.
- Formuły: cena = ilość × stawka ± narzuty (robocizna, materiał, sprzęt, zysk, koszty ogólne, VAT).
- Wersjonowanie cenników, waluty, indeksacja cen (inflacja).
- Eksport: XLSX/ (Kosztorys), PDF zestawienia.
5.7 Eksporty i integracje
- XLSX/CSV/BC3, PDF raporty (zrzuty ekranu wizualizacji + tabele).
6) Wymagania niefunkcjonalne
- Dokładność obmiaru: błąd geometryczny ≤ ±2 mm przy poprawnych skalach;
- Wydajność: projekt do 200 arkuszy/2 GB – pełne przetwarzanie ≤ 20 min; rzut do podglądu ≤ 3 s.
- Skalowalność: pozioma (kolejki zadań), storage na pliki do 10 GB/projekt.
- Bezpieczeństwo: RODO/GDPR, szyfrowanie at-rest i in-transit, IAM, audit log, WAF, backupy.
- Niezawodność: SLO przetwarzania 99.5%/msc; retry/kompensacje, wersjonowanie modeli.
8) Pipeline przetwarzania (kroki techniczne)
- Upload & walidacja → AV scan, ekstrakcja metadanych, wykrycie XREF.
- Parsing:
- DWG/DXF: odczyt warstw, block references, geometrii, DIMSTYLE, viewport scale, Model/Paper Space.
- PDF (wektor): ścieżki, polilinie, teksty (TrueType), warstwy; OCR tylko dla tekstów wektorowych jako fallback.
- Normalizacja skali i jednostek: z viewportów i tytułów; automatyczne dopasowanie; flagi w razie konfliktów.
- Rejestracja arkuszy: dopasowanie osi/siatek/znaczników (ICP/feature matching na wektorach), transformacje 2D/3D.
- Ekstrakcja obiektów semantycznych:
- Reguły warstw (np. A-WALL, K-…); szablony nazw; klasyfikacja słownikowa.
- AI na grafie wektorowym: polilinie → ściany (równoległe linie), hatch → wypełnienia/posadzki, bloki → wyposażenie.
- Teksty i legendy → parsowanie parametrów (grubości, materiały, typy, numery pomieszczeń).
- Fuzja: konflikt resolution (arch vs const), hierarchia wiarygodności (DIM > opis > legenda > warstwa), śledzenie pochodzenia danych (provenance).
- Obmiar: reguły, jednostki, odjęcia otworów, agregacje po kondygnacjach/pomieszczeniach.
- Detekcja niejasności: brakujące parametry, niespójne skale, sprzeczne grubości – generowanie pytań.
- Wizualizacja: generacja podkładów, overlay obiektów, uproszczony 3D (ekstruzja wg wysokości kondygnacji).
- Kosztorys: mapowanie element→pozycja, formuły, narzuty, eksport.
9) Model AI i uczenie
- Reprezentacja: graf wektorowy (węzły: wierzchołki geometrii i bloki; krawędzie: segmenty/polilinie; atrybuty: layer, typ, styl linii, teksty pobliskie), dodatkowo rasteryzacja poglądowa dla cech kontekstowych.
- Architektura: Graph Neural Network (GAT/GraphSAGE) + Transformer na sekwencjach wektorów; late fusion z regułami i heurystykami CAD.
- Dane treningowe: zakotwiczenie w rzeczywistych DWG (anotacja półautomatyczna) + syntetyczne generatory rysunków; aktywne uczenie z interakcji użytkownika (feedback w UI).
- OCR/NLP: rozpoznanie opisów, tabel, legend; normalizacja jednostek (mm/m), parsowanie wyrażeń (np. „ściana 24 cm, tynk gipsowy 1,5 cm”).
- Metryki: mAP/F1 dla klas, MAE/SMAPE dla ilości, czas przetwarzania.
- MLOps: rejestr modeli, wersjonowanie datasetów, walidacje, A/B w tle per projekt.
10) Reguły obmiaru – szczegół (przykłady konfigurowalne)
- Ściany:
- Długość z osi ściany; Wysokość: z przekrojów / domyślna z kondygnacji; Grubość: z opisu/warstwy.
- Pow. tynku = 2 × (dł. × wys.) – odjęcia otworów > t_odjęcia; reguły progów (np. nie odejmujemy < 0,5 m²).
- Otwory: Szer., wys. z wymiarów/oznaczeń; liczba szt.; pow. w świetle.
- Stropy/płyty: Pow. z konturu; objętość = pow. × grubość; obwód (deskowanie).
- Schody: Ilość biegu, pow. stopni (antypoślizgi), policzki (mb), balustrady (mb).
- Posadzki/okładziny: Pow. netto po odjęciach; cokoły (mb wzdłuż ścian).
- Instalacje: Długości tras po osi; fitingi – reguły detekcji z bloków/słownika symboli.
Każda reguła ma: definicję ilości, źródła danych, formułę, tolerancję i priorytet.
11) UI/UX – kluczowe ekrany
- Dashboard projektów: statusy przetwarzania, ostatnie obmiary.
- Przegląd dokumentacji: lista arkuszy (miniatury), warstwy, filtry.
- Widok weryfikacji: płótno 2D/3D z nakładką; legendy kolorów dla klas; panel szczegółów elementu.
- Tabela obmiaru: grupowanie po branży/kondygnacji/pomieszczeniu/typie; in-line edit; śledzenie zmian.
- Panel niejasności: pytania, propozycje rozwiązań, akceptacja.
- Cenniki i mapowanie: przegląd pozycji, formuły, podgląd wpływu na koszt.
- Eksporty: kreator wyboru zakresu i formatu.
-
14 дней157 062 UAH
78 14 дней157 062 UAHДобрый день!
Заинтересовал ваш проект.
Можем реализовать.
Исполнитель: Senior Full Stack Dev 10 лет опыта + Web3/AI
Специалист AI / Machine Learning, опыт (Tesseract, YOLO / Transformer)
Подготовим коммерческое предложение для потенциального сотрудничества.
-
30 дней144 980 UAH
1239 8 0 30 дней144 980 UAHПривет!
Меня заинтересовал ваш проект — имею соответствующий опыт и готова взяться за выполнение. Работаю быстро, ответственно и с вниманием к деталям.
🔹 Кратко обо мне: имею более 3 лет опыта в разработке.
Имею опыт в .NET Core, C#, ASP.NET MVC, Web API, JavaScript/CSS/HTML, React.js, Next.js, MS SQL, Git.
🔹 Готова: начать сразу, согласовать дедлайн и бюджет, внести правки по необходимости.
-
30 дней142 564 UAH
1117 4 0 30 дней142 564 UAHПривет!
Я могу создать стабильное веб-приложение, которое считывает конструктивные чертежи, обнаруживает стены, помещения, двери, окна, основные символы, вычисляет масштаб, измеряет ключевые площади и объемы, а также генерирует прозрачную количественную сводку. Поток информации будет простым и прямым. Вы загружаете план, приложение его анализирует, а вы экспортируете прозрачные результаты.
Я свободно работаю с Python и FastAPI на бэкенде, React с Next.js на фронтенде, а также с моделями ИИ, такими как YOLO или U Net, для обнаружения объектов. Для текста и размеров я использую Tesseract. Для работы с векторами и PDF-файлами я использую ezdxf и PyMuPDF. Точность имеет значение, поэтому я добавлю короткий шаг калибровки масштаба и проверку единиц перед подтверждением любых значений.
Моя уникальная идея — режим отслеживания количества. Каждая строка в отчете ссылается на выделенные области на чертеже с помощью карты доверия, что позволяет точно увидеть, что было измерено и почему. Это создает доверие и облегчает быстрые исправления, если символ нестандартный.
Вы получите чистые экспортируемые файлы в форматах XLSX, CSV и PDF, а также небольшой журнал аудита, который регистрирует версию модели и пороги, использованные для каждого прогона. При необходимости интерфейс останется тихим и прозрачным на польском языке. Вы можете увидеть, как я отношусь к ремеслу, здесь: https://storyai.cc и https://oscarstories.com
…
Спасибо!
-
45 дней155 250 UAH
421 45 дней155 250 UAHЗдравствуйте, Лукаш,
Я уверен, что смогу создать веб-приложение на основе ИИ, которое сможет автоматически извлекать количества из строительных чертежей с пиксельной точностью, используя компьютерное зрение. В моем решении я оптимизирую ваш процесс сметирования от загрузки до готовых отчетов. Я использую Python в качестве своего веб-стека, поэтому думаю, что полностью соответствую вашим требованиям.
Пожалуйста, напишите в личные сообщения.
Также, пожалуйста, помогите мне понять вашу предпочтительную форму ценообразования. Я буду использовать свою фиксированную ставку в разделе стоимости.
Актуальные фриланс-проекты в категории AI и машинное обучение
Автоматическая публикация историй в ИнстаграмеДоброго дня, Потрібна допомога із налаштуванням автоматического постинга историй в инстаграм. В архиве инстаграм уже есть истории, которые были опубликованы, их нужно делать повторный репостинг. AI и машинное обучение, Разработка ботов ∙ 13 часов 8 минут назад ∙ 22 ставки |
Создание ИИ ассистента для коммуникации с КлиентамиНеобходимо создать ИИ ассистента для коммуникации с Клиентами. Окно чата будет расположено на нашем сайте, далее идет общение с ботом. Вопросы по продукции, настройкам, возможностям и т.д. В случае, когда неизвестная информация или запрос, на который может ответить только… AI и машинное обучение, Консультирование по AI ∙ 1 день 8 часов назад ∙ 33 ставки |
Ищу видеомонтажёра, создающего ролики ИИСоздание AI-видео для стоматологов и других экспертов Цель: Создание коротких вертикальных видео для Instagram Reels, Facebook Reels, TikTok и YouTube Shorts, которые объясняют сложные темы простым языком и удерживают внимание зрителя за счет сочетания AI-анимации и видео… AI и машинное обучение ∙ 1 день 16 часов назад ∙ 2 ставки |
Ищу ментора / преподавателя по ComfyUI для онлайн-обучения (работа через RunPod)
700 UAH
Добрый день. Ищу практикующего специалиста и ментора, который поможет мне освоить работу с ComfyUI. Главная особенность моего запроса — работа будет происходить полностью в облаке, без загрузки программы на локальный компьютер. Я планирую арендовать видеокарту через сервис… AI и машинное обучение ∙ 2 дня 2 часа назад ∙ 1 ставка |
ИИ-агент технолога спортивного питанияАгент помогает разрабатывать рецептуры новых продуктов спортивного питания — протеиновых батончиков, протеинов, предтреников, изотоников, батончиков и т.д. Главная особенность: агент знает законодательство разных стран и автоматически учитывает его при создании рецептуры. То… AI и машинное обучение, Веб-программирование ∙ 2 дня 3 часа назад ∙ 61 ставка |