Если вы давно хотели проверить какую-то из ваших идей в виде приложения, можете заценить – бесплатно, без программирования, все дела. С Zero code подходом чего-то серьезного не сделаешь, но для теста – самое то.

Amazon выкатил Honeycode - сервис для создания приложений, ориентированных на команды. Сервис работает на основе AWS. Знание программирования не требуется: приложения собираются из шаблонов. Бесплатный тариф включает в себя неограниченное кол-во приложений, но есть ограничение по количеству пользователей и строкам, добавляемых в так называемый "блокнот" (читай, проект).

https://www.honeycode.aws/

​Один из читателей канала, скинул мне пример того, как известный телеграм-канал Mash (точнее один из дочерних его каналов про Питер) использует нейронную сеть для улучшения фото преступника, вот пост:
https://teleg.eu/mashmoyka/3986
>В конце ролика — детализированный портрет, полученный нами при помощи нейросетки. Обычно она не подводит.

Я хочу предупредить всех кто балуется этим видом восстановления лиц (в их примере результат работы приложения Remini), что эти «восстановления лиц» нельзя, на данном этапе развития технологий, применять для каких-то выводов или преследования кого-то.

Эта нейронная сеть (GAN) обучена на сотнях тысячах лиц людей, все что она умеет, это «примерно дорисовывать лица» чтобы было реалистично и похоже, но гарантировать то, что кто-то невинный не пострадает от такого подхода — нельзя.

Все часто слышно в последнее время про AI-этику и часто это что-то преувеличенное (вроде GPT2 моделей), но тут, конкретный случай — лицо сгенерированное нейронной сетью не может быть поводом чтобы кого-то задерживать, преследовать, таких преступников нужно ловить классическими способами.

Вот пример:
1) Фото примерно испорченное до состояние того, что у них на видео;
2) Восстановленная версия;
3) Реальная картинка.

Осторожнее с таким, нейронка в основном генерирует фейковые данные.

(Хоть лично мне, нейронный Дружко больше нравится конечно)

Крутая новость про то как Студия Артемия Лебедева больше года выдавала нейронку за сотрудника, жаль нельзя посмотреть как это работает на своих примерах:
https://tjournal.ru/182023

У меня ровно такие же мысли как статья выше – бриф клиента можно разобрать на «смысл» нейронкой, эти слова дальше можно пропускать через классические алгоритмы, где на каждом этапе человек мог бы «утверждать» одно из решений.

Точно можно сказать, что целиком нейронная сеть такое не делает, но ключевые узлы отдать нейронкам – уже можно.

Ну и лично мое мнение: не так важно есть сейчас такой алгоритм у ребят сейчас (я склоняюсь, что нейронка + библиотека графических алгоритмов правда есть) или нет, важно, что крупная студия троллит всех алгоритмами принимающими решения, в сфере где такой масштабной автоматизации мало – в итоге люди начинают это обсуждать, искать техническое обоснование, пытаться повторить такие вещи – это ли не прекрасно 💖

SOTA нейросетей в индустрии дизайна одной картинкой: