Всем привет!
На днях мы выпустили первую альфа-версию KotlinDL, фреймворка для глубокого обучения нейросетей, API которого мы старались сделать максимально похожим на Keras (фреймворк на Python поверх TensorFlow).
В KotlinDL вы найдете простые API как для описания, так и для тренировки нейронных сетей. За счет высокоуровневого API и аккуратно подобранных значений по умолчанию для множества параметров мы надеемся снизить порог входа в глубокое обучение на JVM. Вот так, например, выглядит тренировка и сохранение простой нейросети, написанной при помощи KotlinDL:
Я решил, что дальше так дело не пойдет, и нужно найти какие-то небольшие проектики на основные возможности языка. Тут мне и пригодился Processing. Скучные учебные проекты он любому новичку (вроде меня) поможет превратить в визуальные инсталляции. А дальше можно выбрать, что покопать углубленно — например, генерацию фракталов, рендеринг частиц или визуализацию данных.
Уверен, что на Хабре обитает огромное число юзеров, облизывающихся при чтении описаний технологий и архитектур, используемых в молодых, динамичных и, что наиболее важно, быстрорастущих в своей пользовательской базе, компаний. К сожалению, относительно небольшое количество наших соотечественников работает в таких компаниях по всему миру, а те, кто все-таки трудится во внутренней кухне, связаны различными условиями трудовых договоров или банальным NDA, запрещающим сливать публике самые интересные подробности. Тем не менее, я лично знаю большое количество специалистов, особенно заинтересованных в высоких нагрузках и не знающих, где получить эту информацию из первых рук.