Я — начинающий разработчик с фокусом на веб-технологиях и искусственном интеллекте. Недавно завершил обучение по направлению веб-разработки на Python с использованием микрофреймворка Flask. Также имею опыт работы с SQL, включая проектирование баз данных, сложные запросы, индексацию, представления и хранимые процедуры. В рамках обучения я разработал и защитил дипломный проект, который доступен на моем GitHub. Сейчас активно изучаю направление, связанное с разработкой и внедрением AI-решений.

• 🌍 Проживаю в России
• ✉️ Связь со мной: bakhvalovfresh2014@gmail.com
• 🛠️ Ранее работал над AIPrintgen — проектом, связанным с генерацией контента с использованием AI
• 🧠 Изучаю: машинное обучение, нейронные сети, NLP и компьютерное зрение

• Веб-разработка: Flask, Bootstrap, Jinja2
• Базы данных: MySQL, SQLite
• AI/ML: TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, Scikit-learn
• Другие инструменты: Git, Docker, Photoshop

• Описание: Разработал систему ответов на вопросы с использованием модели DistilBERT, дообученной на датасете SQuAD. Система способна извлекать точные ответы из текста.
• Технологии: Python, TensorFlow, Hugging Face, NLP
• Особенности:
  • Дообучение модели на специфичных данных
  • Интеграция с веб-интерфейсом
• Ссылка на проект

• Описание: Реализовал диалоговую систему с использованием LSTM-сетей и трех типов механизмов внимания: Bahdanau, Luong (general) и Luong (concat).
• Технологии: Python, TensorFlow, LSTM, NLP
• Особенности:
  • Сравнение эффективности разных механизмов внимания
  • Обучение на датасете диалогов
• Ссылка на проект

• Описание: Разработал модель для сегментации рентгенограмм на основе архитектуры U-Net. Модель обучена на датасете COVID-19 Radiography Database.
• Технологии: Python, TensorFlow, Keras, U-Net
• Особенности:
  • Высокая точность сегментации
  • Применение для анализа медицинских изображений
• Ссылка на проект

• Описание: Реализация глубокой модели для реставрации изображений: удаление синтетических водяных знаков с сохранением исходного контента. Обучение на синтезированном датасете с автоматической генерацией масок.
• Технологии: Python, TensorFlow, Keras, OpenCV, Matplotlib
• Особенности:
  • Кастомный пайплайн генерации водяных знаков (полупрозрачные слои с аугментацией)
  • Метрики качества
• Ссылка на проект

• Описание: Кроссплатформенное приложение для общения с искусственным интеллектом, поддерживающее API OpenRouter.ai и VseGPT.ru. Позволяет выбирать языковые модели, отслеживать баланс в долларах или рублях, а также анализировать использование токенов.
• Технологии: Flutter, Dart, OpenRouter API, VseGPT API, локальное хранение данных (SQLite), аналитика.
• Особенности:
  • Поддержка мультиплатформ (Android, iOS, Windows, Linux).
  • Унифицированный интерфейс для работы с разными API.
  • Локальное хранение истории чатов и аналитика использования моделей.
  • Адаптивный дизайн с поддержкой темного режима.
• Ссылка на проект

• Веб-разработка на Python: Изучил Flask, SQL, HTML, CSS, Bootstrap
• Искусственный интеллект: Активно изучаю машинное обучение, нейронные сети и NLP
• Дипломный проект: Разработал и защитил проект, связанный с веб-разработкой и базами данных

⭐️ Если тебе интересно сотрудничество или есть вопросы, не стесняйся связаться со мной!