Обмірювання будівельних проектів ШІ
Шукаю фрилансера для створення програми на основі штучного інтелекту, яка після завантаження проектного файлу (векторний PDF, DXF) автоматично:
розпізнає елементи будівельного креслення (стіни, приміщення, двері, вікна, основні символи),
встановлює масштаб і обмірює елементи на проекті (м² стін, штукатурки, столярка, підлоги, кількість м³ стовпів тощо)
створює кількісну таблицю (передміра),
Для отримання додаткової інформації запрошую приватно
Очікую:
стабільну веб-додаток (PL),
точності передміру
інтуїтивно зрозумілий інтерфейс (завантаження → аналіз → експорт),
Переважні технології: Python (FastAPI), AI (YOLO/U-Net), OCR (Tesseract), ezdxf/PyMuPDF, фронтенд React/Next.js.
СПЕЦИФІКАЦІЯ ЗАВДАННЯ
1) Мета та обсяг проекту
Мета: Створення веб-додатку на основі ШІ, який автоматично виконує вимірювання з проектної документації (архітектура, конструкція, інсталяції/галузі, пзт), об'єднує креслення в єдине ціле, ідентифікує елементи (наприклад, стіни, вікна, двері, штукатурки, конструктивні та інсталяційні елементи), а потім представляє повне вимірювання у таблицях з можливістю візуальної перевірки (2D/3D) та оцінки.
На старт:
- Обробка векторних файлів: *.dwg, *.pdf (векторний)
- Обсяг галузей: архітектура, конструкція, інсталяції (HVAC, водопостачання, електрика), пзт
- Функції: автоматичне об'єднання документації – для потреб додатку, розпізнавання елементів та вимірювання, візуалізація, можливість ручного коригування, додавання цін та створення попереднього кошторису
2) Основні продуктові припущення
- Завантаження: користувач завантажує пакет файлів DWG/PDF – векторні файли (плани, перерізи, фасади, описи, легенди; можливі підкладки та XREFи).
- Автоматична обробка: система парсить файли, нормалізує шари, одиниці та масштаби, об'єднання та злиття креслень в єдину референсну модель.
- ШІ розпізнає елементи: розпізнає всі елементи на проектах
- Вимірювання: обчислює кількості за правилами вимірювання (довжини, площі, об'єми, одиниці); враховує отвори, товщини, шари – вимірювання за глобальними правилами
- Перевірка: табличний результат + перегляд 2D/3D з підсвічуванням обчислених елементів; режим "порівняти/пояснити" неясності (конфлікти між аркушами, відсутність розмірів, несумісні масштаби).
- Ручне коригування: редаговані класифікації та геометрії (малювання/редагування полігонів/отворів), прийняття/відхилення елементів.
- Ціни та кошторис: прив'язка цінових позицій та ставок (ціна за одиницю, націнки, ПДВ), експорт CSV/XLSX/BC3/PDF.
- Аудит та версійність: історія змін, порівняння вимірювань, різниці між версіями документації
3) Потік користувача
- Новий проект → назва, інвестор, місцезнаходження, стандартні одиниці та валюти
- Завантаження файлів → drag&drop, контроль цілісності
- Обробка → парсинг, нормалізація, злиття, класифікація ШІ, вимірювання.
- Огляд → таблиці + вигляд 2D/3D; панель неясностей; фільтри (галузь, поверх, шар, тип).
- Коригування → редактор геометрії, зміна класу, об'єднання/поділ елементів, прийняття.
- Ціни → призначення позицій, ставки, націнки.
- Експорт/звіт → XLSX/CSV/BC3, PDF зведення, звіт неясностей.
5) Функціональні вимоги (детальні)
5.1 Імпорт та валідація файлів
- Обробка: векторні файли: DWG, DXF (за бажанням), векторний PDF
- Автоматичне виявлення масштабу: з вікон перегляду (DWG), з заголовкової рамки (OCR), з позначок (наприклад, 1:100), з розмірів (DIMSTYLE / розпізнавання тексту розміру).
- Нормалізація одиниць (мм/м) та системи координат (зсуви, обертання, локальні системи, UCS).
- Виявлення недоліків та помилок
5.2 Злиття документації (об'єднання в єдине ціле)
- Групування аркушів: поверхи, перерізи, фасади, галузі.
- Реєстрація та вирівнювання планів/секцій (підгонка осей, сіток, рівнів; загальна трансформація 2D/3D).
- Об'єднання архітектури з конструкцією
5.3 Розпізнавання елементів (ШІ + правила)
Вимога: Розпізнавання елементів не може базуватися виключно на назвах шарів. Назви шарів розглядаються лише як допоміжний сигнал з низькою вагою.
Правила реалізації:
- Класифікаційні рішення базуються переважно на геометрії та топології – на основі машинного навчання
- У разі суперечності інформації: пріоритет: DIM/розміри > однозначний текстовий опис > легенда/схема > геометричні характеристики > назва шару.
- Система повинна працювати з будь-яким/нестандартним найменуванням шарів (різні мови, скорочення, відсутність стандарту). Для тестів можлива повна анонімізація назв шарів.
- Компонент ШІ/правил повинен дозволяти вимкнення впливу шарів (feature flag) – результат все ще повинен бути правильним.
5.4 Вимірювання - вимірювання на основі прийнятих правил та розпізнавання елементів
5.5 Перевірка та редагування
- Вигляд 2D (план, переріз) та 3D (простий екструзійний модель) з підсвічуванням обчислених елементів.
- Режим перевірки: клік на елемент → деталі вимірювання + джерела (аркуші, описи), толерантність/невизначеність.
- Інструменти редагування: малювання/редагування полігонів, переміщення/масштабування, зміна класу, об'єднання/поділ.
- Список неясностей: питання до користувача, запропоновані рішення, прийняття/відхилення.
5.6 Ціни та кошторис
- Словники цін/позиції: база позицій - глобальна (для системи) та локальна для користувача – користувач може змінити локальну ціну)
- Картографування: тип елемента → формула → цінова позиція.
- Формули: ціна = кількість × ставка ± націнки (робота, матеріал, обладнання, прибуток, загальні витрати, ПДВ).
- Версійність прайс-листів, валюти, індексація цін (інфляція).
- Експорт: XLSX/ (Кошторис), PDF зведення.
5.7 Експорти та інтеграції
- XLSX/CSV/BC3, PDF звіти (скріншоти візуалізації + таблиці).
6) Нефункціональні вимоги
- Точність вимірювання: геометрична помилка ≤ ±2 мм при правильних масштабах;
- Продуктивність: проект до 200 аркушів/2 ГБ – повна обробка ≤ 20 хв; план для перегляду ≤ 3 с.
- Масштабованість: горизонтальна (черги завдань), сховище для файлів до 10 ГБ/проект.
- Безпека: GDPR, шифрування at-rest та in-transit, IAM, журнал аудиту, WAF, резервні копії.
- Надійність: SLO обробки 99.5%/міс; повторні спроби/компенсації, версійність моделей.
8) Конвеєр обробки (технічні кроки)
- Завантаження & валідація → AV сканування, екстракція метаданих, виявлення XREF.
- Парсинг:
- DWG/DXF: читання шарів, посилань на блоки, геометрії, DIMSTYLE, масштаб вікна перегляду, Модель/Паперовий простір.
- PDF (вектор): шляхи, полігони, тексти (TrueType), шари; OCR лише для векторних текстів як резервний варіант.
- Нормалізація масштабу та одиниць: з вікон перегляду та заголовків; автоматичне підгонка; прапорці у разі конфліктів.
- Реєстрація аркушів: підгонка осей/сіток/позначок (ICP/підгонка ознак на векторах), трансформації 2D/3D.
- Екстракція семантичних об'єктів:
- Правила шарів (наприклад, A-WALL, K-…); шаблони назв; класифікація словникова.
- ШІ на векторному графі: полігони → стіни (паралельні лінії), hatch → заповнення/підлоги, блоки → обладнання.
- Тексти та легенди → парсинг параметрів (товщини, матеріали, типи, номери приміщень).
- Злиття: вирішення конфліктів (архітектура проти конструкції), ієрархія достовірності (DIM > опис > легенда > шар), відстеження походження даних (provenance).
- Вимірювання: правила, одиниці, віднімання отворів, агрегації по поверхах/приміщеннях.
- Виявлення неясностей: відсутні параметри, несумісні масштаби, суперечливі товщини – генерація питань.
- Візуалізація: генерація підкладок, накладення об'єктів, спрощене 3D (екструзія за висотою поверху).
- Кошторис: картографування елемент→позиція, формули, націнки, експорт.
9) Модель ШІ та навчання
- Представлення: векторний граф (вузли: вершини геометрії та блоки; ребра: сегменти/полігони; атрибути: layer, тип, стиль лінії, тексти поблизу), додатково растеризація для контекстуальних характеристик.
- Архітектура: Графова Нейронна Мережа (GAT/GraphSAGE) + Трансформер на послідовностях векторів; пізнє злиття з правилами та евристиками CAD.
- Дані для навчання: закріплення в реальних DWG (напівавтоматичне анотування) + синтетичні генератори креслень; активне навчання з взаємодії користувача (зворотний зв'язок в UI).
- OCR/NLP: розпізнавання описів, таблиць, легенд; нормалізація одиниць (мм/м), парсинг виразів (наприклад, «стіна 24 см, гіпсова штукатурка 1,5 см»).
- Метрики: mAP/F1 для класів, MAE/SMAPE для кількостей, час обробки.
- MLOps: реєстрація моделей, версійність наборів даних, валідації, A/B у фоновому режимі на проект.
10) Правила вимірювання – деталі (приклади, що налаштовуються)
- Стіни:
- Довжина з осі стіни; Висота: з перерізів / стандартна з поверху; Товщина: з опису/шару.
- Пл. штукатурки = 2 × (довж. × вис.) – віднімання отворів > t_віднімання; правила порогів (наприклад, не віднімемо < 0,5 м²).
- Отвори: Шир., вис. з розмірів/позначок; кількість шт.; пл. у світлі.
- Перекриття/плити: Пл. з контуру; об'єм = пл. × товщина; обвід (опалубка).
- Сходи: Кількість прольотів, пл. ступенів (антиковзкі), косоури (м), перила (м).
- Підлоги/покриття: Пл. нетто після віднімання; цоколь (м вздовж стін).
- Інсталяції: Довжини трас по осі; фітинги – правила виявлення з блоків/словника символів.
Кожне правило має: визначення кількості, джерела даних, формулу, толерантність та пріоритет.
11) UI/UX – ключові екрани
- Дашборд проектів: статуси обробки, останні вимірювання.
- Огляд документації: список аркушів (мініатюри), шари, фільтри.
- Вигляд перевірки: полотно 2D/3D з накладкою; легенди кольорів для класів; панель деталей елемента.
- Таблиця вимірювання: групування за галуззю/поверхом/приміщенням/типом; in-line редагування; відстеження змін.
- Панель неясностей: питання, пропозиції рішень, прийняття.
- Прайс-листи та картографування: огляд позицій, формули, перегляд впливу на вартість.
- Експорти: майстер вибору обсягу та формату.
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 днів154 293 UAH
78 14 днів154 293 UAHДоброго дня!
Зацікавив ваш проект.
Можемо реалізувати.
Виконавець: Senior Full Stack Dev 10 years exp + Web3/AI
Спеціаліст AI / Machine Learning, досвід (Tesseract, YOLO / Transformer)
Підготуємо коммерційну пропозицію для потенційної співпраці.
-
30 днів142 424 UAH
1239 8 0 30 днів142 424 UAHПривіт!
Мене зацікавив ваш проєкт — маю відповідний досвід і готова взятися за виконання. Працюю швидко, відповідально та з увагою до деталей.
🔹 Коротко про мене: маю понад 3 роки досвіду в розробці.
Маю досвід у .NET Core, C#, ASP.NET MVC, Web API, JavaScript/CSS/HTML, React.js, Next.js, MS SQL, Git.
🔹 Готова: почати одразу, узгодити дедлайн і бюджет, внести правки за потреби.
-
30 днів140 051 UAH
1117 4 0 30 днів140 051 UAHПривіт!
Я можу створити стабільний веб-додаток, який читає конструктивні креслення, виявляє стіни, приміщення, двері, вікна, основні символи, обчислює масштаб, вимірює ключові площі та об'єми, а також генерує прозору кількісну таблицю. Потік інформації буде простим і безпосереднім. Ви надсилаєте план, додаток його аналізує, а ви експортуєте прозорі результати.
Я вільно працюю з Python та FastAPI на бекенді, React з Next.js на фронтенді, а також з моделями ШІ, такими як YOLO або U Net, для виявлення об'єктів. Для тексту та розмірів я використовую Tesseract. Для роботи з векторами та PDF-файлами я використовую ezdxf та PyMuPDF. Точність має значення, тому я додам короткий крок калібрування масштабу та перевірку одиниць перед підтвердженням будь-яких значень.
Моя унікальна ідея - режим відстеження кількості. Кожен рядок у звіті посилається на виділені області на кресленні за допомогою карти впевненості, завдяки чому можна точно побачити, що було виміряно і чому. Це створює довіру і полегшує швидкі виправлення, якщо символ є нетиповим.
Ви отримаєте чисті файли експорту у форматах XLSX, CSV та PDF, а також маленький журнал аудиту, який реєструє версію моделі та пороги, використані для кожного проходження. За потреби інтерфейс залишиться тихим і прозорим польською мовою. Ви можете побачити, як я ставлюсь до ремесла, тут: https://storyai.cc та https://oscarstories.com
…
Дякую!
-
45 днів152 513 UAH
421 45 днів152 513 UAHПривіт Лукашу,
Я впевнений, що можу створити веб-додаток на базі ШІ, який може автоматично витягувати кількості з будівельних креслень з піксельною точністю, використовуючи комп'ютерний зір. У моєму рішенні я спростю ваш процес оцінки від завантаження до готових звітів. Я використовую python як свій веб-стек, тому думаю, що повністю відповідатиму вашим вимогам.
Будь ласка, напишіть в особисті повідомлення.
Також, будь ласка, допоможіть мені зрозуміти вашу бажану форму ціноутворення. Я використаю свою фіксовану ціну в розділі витрат.
Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання
Шукаю AI Automation Engineer
1000 UAH
Потрібен AI Automation Engineer, спеціаліст для створення системи активного пошуку клієнтів та розумного аутрічу (не звичайний чат-бот-автовідповідач) у В2В проект Збір даних: автоматичний парсинг контактів з «сліпих» баз за назвами. Розумна розсилка: інтеграція… AI та машинне навчання, Вбудовані системи та мікроконтролери ∙ 41 хвилина тому ∙ 4 ставки |
Розробка Highload системи з тонкою налаштуванням моделей LLMРозробка високонавантаженої (Highload) системи з тонкою настройкою LLM моделей для онлайн сервісу мультимодального пошуку товарів за фото та текстовим запитом одночасно інтегрованого в месенджери через персонального агента-асистента. AI та машинне навчання ∙ 9 годин 46 хвилин тому ∙ 13 ставок |
Потрібен розробник для створення автоматизованого AI-сервісу з генерації нумерологічних звітів
8000 UAH
Шукаю розробника, який зможе реалізувати під ключ автоматизований сервіс для генерації персональних нумерологічних звітів. Є готова концепція продукту, формули розрахунків, тексти, база знань, дизайн лендінгу та дизайн PDF-звітів. Необхідно об’єднати все це в єдину систему,… AI та машинне навчання, Веб-програмування ∙ 12 годин 36 хвилин тому ∙ 68 ставок |
Потрібна AI-фотосесія для сайту знайомств та соцмереж (10 фото)Потрібна AI-фотосесія для сайту знайомств і соцмереж (10 фото) Шукаю спеціаліста з AI-генерації, ретуші та фотомонтажу для створення реалістичної фотосесії на основі моїх фотографій. Що потрібно зробити: Створити 10 якісних і максимально реалістичних фотографій з використанням… AI у дизайні, AI та машинне навчання ∙ 22 години 28 хвилин тому ∙ 27 ставок |
Pocket Option трейдинг бот
3200 UAH
потрібен бот і ваша компетенція хто вже міг створити подібного бота коли ставки вірні, зчитуються з покета опшн по брент ойл мене цікавить мені не потрібен новачок і той, хто просто напише код аби було потрібен той, хто розуміє, хто може реально отримувати дані по брент ойл і… AI та машинне навчання, Розробка ботів ∙ 23 години 3 хвилини тому ∙ 15 ставок |