NeuroCore | ИИ для бизнеса
774 subscribers
284 photos
42 videos
2 files
128 links
Показываем разработку ИИ на реальных проектах: от сбора данных до SLA и продакшена. Без хайпа и с пользой для бизнеса

Обладатель премии Лучшее B2B-решение AI Awards - 2025.

https://neuro-core.ru/

Написать в ТГ: @NeuroCore_ai
Email: info@neuro-core.ru
Download Telegram
✦ Как ИИ помогает не уйти из магазина без любимого творожка

После популярности "рыбного кейса" решили еще немного приоткрыть завесу тайны: на что способен искусственный интеллект в магазинах?

Например, ИИ сделает так, чтобы вы не ушли из магазина грустные, без любимого творожка или шоколадки.

Пустые полки магазинов - это снижение продаж до 8% продаж (статистика NielsenIQ). Причем, продажи теряются просто потому, что товара не было на полке, а на складе был. Обидно? Несомненно!

Упущенная продажа — это не просто минус выручка. Это риск потерять клиента.

Наш кейс
Сетевой ритейлер FMCG (1000+ точек по РФ) не успевал пополнять выкладку — мерчендайзеры не всегда замечали пустые полки вовремя. Выросла доля потерь.

🧠 Что сделали и что мы получили - читайте в карточках к посту

А если хотите заказать внедрение ИИ в своем магазине - напишите нам тут же, в ТГ:
@NeuroCore_ai
или загляните к нам на сайт neuro-core.ru
🔥5431
Друзья, кто на январских в отпуск? А ведь кто-то работает и следит, чтобы ваш багаж не улетел без вас.

Рассказываем об одном из любимых кейсов: как мы обучили нейросеть следить за вниманием операторов в аэропорту, и почему это критично для безопасности и точности досмотра.

Система работает, даже когда человек устал. Смотрите кейс 👇
https://neuro-core.ru/ai-projects/fatigue-recognition
4🔥4🤩22
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теплые пожелания от команды NeuroCore ❤️

Дорогие друзья!

2025 год получился насыщенным: мы много писали про нейросети, реальные внедрения и инженерную сторону ИИ. А иногда вместе сомневались: где генерация, а где реальность? И это нормально: за этот год ИИ стал слишком убедительным!

А сегодня, в мигании огоньков и предпраздничной суете, так хочется простоты и живого, человеческого, без алгоритмов, апскейлов и промптов. Поэтому в этот раз мы решили сделать простое новогоднее поздравление. От руки!

В наступающем году мы хотим пожелать вам простых и по-настоящему ценных вещей:

чтобы технологии помогали, а не пугали;

чтобы за цифрами, метриками всегда оставались люди;

чтобы сложные задачи находили простые и красивые решения.

Пусть ИИ берёт на себя рутину, а вам остаётся главное: время на семьи и жизнь, ясная голова, живое общение и удовольствие от того, что вы делаете.


Мы верим, что ценность технологий рождается не в коде, а в людях: в их опыте, внимании и умении слышать друг друга!

❤️Спасибо, что читаете наш канал, ставите реакции, иногда пишете комментарии. Смелее пишите! Это ведь тоже живое общение, пусть и вокруг темы ИИ! И до встречи в 2026 году! Нас уже 500, и это только начало!

С наступающим 2026 годом!
Команда NeuroCore🌟
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8🔥6🤩31
NeuroCore — не код, а люди 🌟

Решили показать тех, кто делает наши проекты живыми. Начнем с Романа.

Всем привет, я Роман Фёдоров, эксперт по разметке и сбору данных.

На практике это смесь продакта и аккаунта: задаю правильные вопросы, чтобы спроектировать качественный датасет, организую работу по сбору данных, контролирую качество разметки.

Сейчас за плечами 500+ проектов и тендеры на десятки миллионов, но расскажу про самые экзотичные из них.

Например, сбор датасета с драками и оружием. Клиенту был нужен реалистичный материал для обучения ИИ, и я договорился с бойцовским клубом снять постановочные сцены: конфликты, прогулки с макетами оружия в общественных местах.

Разумеется, полиция проявляла живой интерес к происходящему, но все закончилось хорошо и мы собрали качественный датасет.

Другой кейс: сбор биометрии в Индии, когда часть ассесоров прислала фото в париках, с накладными усами и нарисованной графикой на лице.

История смешная, а ситуация страшная: разгребаешь тысячи таких снимков и понимаешь, что модель на этом учиться не должна. Это был мощный урок о том, что нужны чёткие критерии качества и многоступенчатая приёмка данных.

Да, такое бывает не каждый день, но именно за это я и люблю свою работу! Спасибо за внимание 🗣

💬Следите за публикациями о команде по тегу #команда_NeuroCore
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7🔥55
Где авторазметка данных даёт сбой, и почему об этом редко говорят вслух?

В прошлом посте рассказали про Романа — нашего эксперта, через руки которого прошли сотни датасетов: от драки с макетами оружия до биометрии с париками. В NeuroCore он руководит направлением разметки данных и знает, где чаще всего всё ломается.

Между прочим, Роман не просто делает проекты — он ещё и пишет для нашего блога. Живо, по делу и честно. Он не боится называть вещи своими именами: пишет не о «нейросетях будущего», а о реальных задачах.

Вышла новая статья Романа в блоге про авторазметку: почему авторазметка — не «волшебная палочка», как выглядит нормальный цикл подготовки данных, и почему иногда проще разметить руками, чем вычищать “магический SAM”.

Читайте статью на сайте! И делитесь своим опытом и реакциями ❤️
🔥854
ИИ понял чертежи на 90%+

И эмоциональный фидбек заказчика ❤️

Про проект с распознаванием чертежей мы уже рассказывали вам, а еще нас приглашали на выпуск в АЛРИИ с этим кейсом.

Если коротко: мы научили ИИ разбираться в 2D-чертежах: определять проекции, читать шифры, извлекать размеры, даже если документ старый и нечитаемый.

А перед Новым годом мы получили теплый и заряженный фидбек заказчика после очередного апдейта модели - это «БОМБА!»

И вот почему (все метрики на основе слов заказчика)🌺

🌺Бизнес-логика работает на 90%
🌺Детектор находит нужные детали на чертеже с точностью до 90%
🌺OCR читает чертежи с точностью на 95%+

Работает даже на сложных чертежах, где раньше терялись размеры и метки.


Да, кое-где всё ещё случаются ошибки в названиях, или не срабатывает логика, например, деталь определилась неверно.

Но именно в этом и суть: модель продолжает обучаться, меняться, адаптироваться. Потому что реальный ИИ-проект - это не кнопка, а цикл: от сбора данных до валидации результата. ИИ-модель - словно живой организм, она растет и развивается.

Ну а мы, в свою очередь, благодарим за честные и эмоциональные отзывы, за быструю обратную связь и за то, что выбираете NeuroCore.

Спасибо ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤩54🔥32
Ожидание: как внедрим ИИ и отдадим всю работу роботам 🦾

Реальность: внедрили модуль, чтобы поймать воришек на самокассе в магазине

Мы подобрались к важной и неудобной теме: что делать, когда ИИ-инициатив больше, чем бюджета?

Внедрение искусственного интеллекта в компании — это всегда очередь идей: хочется и биометрию, и контроль действий сотрудников, и модуль распознавания транспорта при въезде на территорию. Кажется, "нам нужно все и сразу!"


Реальность сурова: времени, денег и команды хватает максимум на одну-две инициативы.

Как не ошибиться в выборе ИИ-инициатив? Наш СЕО поделился опытом NeuroCore - новая статья про приоритизацию ИИ-инициатив уже в нашем блоге!

💬💬ЧИТАТЬ

Рассказываем:

как отличить «хайповую хотелку» от реально нужной задачи,
как убедить руководство или команду в выборе,
как не тратить ресурс на пилоты, которые не окупятся

Кстати, это еще не все.

К данному посту приложили наши рабочие инструменты, они будут в следующем сообщении, не по пустите:

🗂PDF-фреймворк для оценки ИИ-проектов
📊Excel-шаблон скоринга: подставляешь свои идеи и сразу видишь, что выстрелит, а что подождет

А ваши реакции 🔥мотивируют нас делиться своим опытом и полезностями, не забудьте поддержать пост!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥852🤯2
Сначала рулетка — потом нейросеть 🦾

Принято считать, что разработка ИИ - это непыльная работа за ноутбуком или ПК. Решили побыть разрушителями мифов и показать кадры одного рабочего дня NeuroCore.

Про то, как собирали фуру в офисе для имитации работы погрузчика, мы уже рассказывали. Еще один динамичный день в работах по этому проекту:

Съездили на склад с зоной выгрузки, замерили высоту осмотра кузова, уточнили зону обзора

Настроили освещение, чтобы лидар работал стабильно при любом уровне внешнего света

Распечатали на 3D-принтере детали и собрали подвижный механизм под лидар с шаговыми моторами

Протестировали движение, калибровку и рабочую высоту сканирования.

Зачем мы все это делаем?

Потому что лидар - не универсальный сенсор. Его нужно правильно расположить, учесть все углы, высоты и отражения. Ошибёшься на пару сантиметров - будет ошибаться и модель.

Мы строим систему, которая должна работать не на демо, а в реальных условиях. Поэтому сначала - руки и расчёты, а потом код.

Хотите больше лайва и внутрянки работы разработчика ИИ на канале? Сигнальте реакциями 😊, а мы будем стараться для вас
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1285
👵👱 Кто быстрее освоит 18 сценариев съёмки: 45-летний респондент или 18-летний?

Мы тоже думали, что молодёжь справится быстрее. Но практика удивила: старшие участники работали автономнее, реже ошибались и чаще укладывались в тайминг.

🔥 Новая статья в блоге: рассказали про организацию сбора биометрических данных для банка.

Рассказали, как организовывали съёмку на 4000+ видео, меняли пайплайны, адаптировались к условиям и какие выводы извлекли.


💬 Читать статью

Заходят такие статьи-кейсы? Поддержите пост реакцией, это мощный мотиватор делиться инсайтами и больше рассказывать о буднях ИИ-разработки!

Кстати, а вы бы согласились на фотосъемку для датасета? Приняли бы участие в таком новом для себя деле? 🌟

#Кейсы #разметка_данных #биометрия
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥754
99% точности? А как насчёт 99% неожиданностей?

Пока другие хвастаются кейсами, мы врываемся в ваш четверг с АНТИКЕЙСАМИ.

Ведь не всё в проектах идёт по плану - и это нормально. Потому не боимся говорить о сложностях и делиться опытом, который помог нам усилиться в разметке данных и разработке ИИ.


🐷Антикейс: разметка свиней

Клиент прислал тестовый датасет: 20 фото, по 10–15 хрюшек на каждом. Задача казалась простой. Подписали договор и стартанули.

А потом пришёл реальный датасет: в каждом кадре уже по 60–70 свиней. Плотность животных на фото - как на парковке ТЦ перед праздниками.

Разметчики столкнулись с тем, чего не было в тесте:

👀кадр перегружен, объекты слипаются, не видно границ

👀отрисовать по 60 контуров — это не «пара минут на картинку», а полчаса и больше

👀системы начинают лагать, всё тормозит.

Падает скорость. Падает точность. Люди выдыхаются. Сроки растут.

Разумеется, мы выкрутились и сдали проект, а еще - сделали полезные выводы:

теперь платим и считаем бюджет разметки не за картинку, а за объект

тестовые выборки запрашиваем реальные, а не «красивые»

просим включать в тест даже самые тяжёлые случаи. Чтобы потом не было сюрпризов.

Важно: заказчику нужен результат не меньше, чем нам. Чем точнее мы оцениваем задачу — тем честнее сроки и меньше рисков для всех.

В карточках к посту ещё три антикейса: металл, биометрия и эстонская таблица.
Наши грабли, от которых уберегаем всех, кто работает с данными.

И даже если все вокруг будут делиться только успешным успехом, мы останемся честными с вами: продолжим открыто говорить о том, что иногда ИИ и разметка данных для ИИ - это боль. Конечно, если поддержите пост реакциями, а как без этого?🌻
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1152🤩2