Глубокое обучение

Глубокое обучение


Социальные сети


1.

Определение


Социальная сеть — это онлайн-платформа, которая позволяет пользователям создавать и поддерживать общедоступный или частный профиль, общаться с другими пользователями, а также взаимодействовать и обмениваться информацией друг с другом. Социальные сети широко используются для общения и построения отношений, и их можно найти во многих типах онлайн-сред, таких как веб-сайты и приложения.
2.

Популярные примеры


Некоторые из самых популярных социальных сетей включают Facebook, Twitter, Instagram и LinkedIn.

Фейсбук


Facebook — это социальная сеть, которая позволяет пользователям создавать профили, общаться с друзьями, семьей, коллегами и организациями, публиковать сообщения, делиться историями, фотографиями и видео, а также получать обновления о новостях и событиях.

Твиттер


Twitter — это служба социальной сети, которая позволяет пользователям создавать профиль, публиковать и взаимодействовать с твитами (сообщениями длиной 140 символов), подписываться на других пользователей, читать их твиты и получать обновления о новостях и событиях.

Инстаграм


Instagram — это приложение для обмена фотографиями и видео, которое позволяет пользователям снимать фотографии и видео, применять к ним фильтры, делиться ими с подписчиками и получать обновления о новостях и событиях.

LinkedIn


LinkedIn — социальная сеть для профессионалов. Он позволяет пользователям создавать профиль, находить и связываться с другими профессионалами, делиться и получать обновления о профессиональных новостях и событиях, а также находить объявления о вакансиях и возможности карьерного роста.
3.

Преимущества


Социальные сети предоставляют ряд преимуществ, в том числе:
• Улучшенная связь. Социальные сети позволяют пользователям оставаться на связи и взаимодействовать друг с другом, что потенциально приводит к укреплению отношений.
• Расширенный доступ к информации. Социальные сети предоставляют пользователям доступ к новостям, событиям и другой информации, которую можно использовать в личных и профессиональных целях.
• Предложения работы. Социальные сети могут предоставлять пользователям доступ к объявлениям о вакансиях и карьерным возможностям, а также к знаниям и советам, связанным с профессиональным развитием.
• Развлечение. Социальные сети могут предоставить пользователям платформу для самовыражения, обмена историями и доступа к разнообразному контенту и информации, которые можно использовать для развлечения себя и других.

Анализируйте существующие данные, чтобы понять нюансы глубокого обучения в социальных сетях.

Анализ существующих данных для понимания нюансов глубокого обучения в социальных сетях


Глубокое обучение становится все более популярным в социальных сетях, предлагая мощные инструменты для решения проблем в этой области. Эта статья направлена на изучение существующих данных, чтобы лучше понять нюансы глубокого обучения и его значение в мире социальных сетей.

1. Что такое глубокое обучение?


Глубокое обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам учиться на данных и принимать решения. Он использует алгоритмы для выявления сложных закономерностей в данных и создания прогнозов. Различные типы систем глубокого обучения включают нейронные сети и сверточные нейронные сети.

2. Как глубокое обучение используется в социальных сетях?


Социальные сети все чаще используют возможности глубокого обучения для улучшения своих услуг. Например, глубокое обучение можно использовать для разработки моделей, которые предсказывают поведение пользователя, анализируют содержимое изображений для выявления нарушений и улучшают обработку естественного языка.

3. Каковы преимущества глубокого обучения в социальных сетях?


Глубокое обучение можно использовать для улучшения взаимодействия с пользователем, предоставляя расширенные услуги и более персонализированный контент. Это также предлагает потенциальные преимущества для понимания и модерации контента, что может помочь уменьшить разжигание ненависти, издевательства и другие формы неприемлемого контента.

4. Каковы потенциальные проблемы?


Несмотря на потенциальные преимущества глубокого обучения, существуют и потенциальные проблемы, которые необходимо учитывать. К ним относятся проблемы конфиденциальности, а также потенциальный риск алгоритмической предвзятости из-за проблем с данными, таких как недопредставленность, переобучение и предвзятость выбора.

5. Каковы перспективы глубокого обучения в социальных сетях?


В ближайшие годы глубокое обучение станет все более важной областью развития. Вполне вероятно, что технология будет использоваться в ряде новых и инновационных способов, от предоставления более персонализированного контента до расширенных услуг модерации.

Разработайте стратегию вовлечения пользователей и игровую механику, чтобы повысить вовлеченность пользователей в проекты глубокого обучения.

Стратегия Описание
Геймификация Создание игровых задач, использование баллов и вознаграждений и т. д. для повышения вовлеченности пользователей.
Проектное обучение Разбейте проекты глубокого обучения на более мелкие задачи и задачи, которые можно выполнить за определенное время.
Совместное обучение Поощрение пользователей к совместной работе над проектами глубокого обучения для улучшения их навыков и понимания
Социальное обучение Создание онлайн-среды, которая позволяет пользователям общаться и делиться опытом, что приводит к лучшему взаимопониманию и сотрудничеству.

Определите и используйте возможности глубокого обучения для создания интеллектуальных приложений, которые стимулируют взаимодействие пользователей.

Глубокое обучение

Обзор


Глубокое обучение быстро набирает обороты в технологической и бизнес-отраслях как мощный инструмент для создания интеллектуальных приложений и повышения вовлеченности пользователей. В этой статье будет представлен краткий обзор того, что такое глубокое обучение, рассмотрено, как оно используется для успешного повышения вовлеченности пользователей, а также дано описание того, как компании могут использовать эту технологию.

Что такое глубокое обучение?


Глубокое обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), основанная на идее создания и обучения компьютерных моделей для понимания больших наборов данных. Это делается с помощью различных алгоритмов, таких как сверточная нейронная сеть (CNN). Используя эту модель, глубокое обучение способно распознавать закономерности, извлекать информацию из больших наборов данных, а затем принимать решения или прогнозы на основе этих закономерностей.

Как глубокое обучение может повысить вовлеченность пользователей?


Глубокое обучение можно применять к различным приложениям, чтобы повысить вовлеченность пользователей. Например, его можно использовать для улучшения результатов поиска, предоставления персонализированных рекомендаций или создания более динамичного контента. Кроме того, глубокое обучение использовалось для создания виртуальных помощников, таких как Alexa и Google Assistant, которые предназначены для взаимодействия с пользователями и прогнозирования их потребностей.

Как компании могут использовать глубокое обучение?

1. Собирайте и систематизируйте данные


Первым шагом в использовании глубокого обучения является сбор и организация данных. Эти данные должны включать качественную и количественную информацию о поведении и предпочтениях пользователей. Это можно сделать с помощью опросов, анкет и/или фокус-групп.

2. Создавайте модели


После того, как данные собраны, из них должны быть построены модели. Эти модели используются для оценки и прогнозирования поведения, интересов и предпочтений пользователей. Это требует вычислительной мощности и знаний в области математики и статистики.

3. Развертывание приложений


После создания моделей необходимо развернуть приложения. Эти приложения должны учитывать результаты моделей, чтобы лучше обслуживать пользователей. В зависимости от типа приложения это может включать рекомендации продуктов или предложение контента.

4. Следите за результатами


Наконец, важно отслеживать результаты развернутых приложений, чтобы убедиться, что они обеспечивают желаемое взаимодействие с пользователем. Если необходимо внести изменения, это можно сделать путем настройки моделей или развертывания различных приложений.

Заключение


Глубокое обучение — это мощный инструмент, который все чаще используется для привлечения пользователей. Собирая и систематизируя соответствующие данные, создавая модели, развертывая приложения и отслеживая результаты, компании могут использовать эту технологию для создания интеллектуальных приложений и повышения вовлеченности пользователей.

Создавайте инструменты и платформы для разработчиков, чтобы создавать алгоритмы глубокого обучения, оптимизированные для социальных сетей.

Обзор


Цель этой статьи — изучить использование инструментов и фреймворков для создания алгоритмов глубокого обучения, оптимизированных для социальных сетей. Алгоритмы глубокого обучения используются для обработки данных, анализа взаимосвязей и выполнения задач классификации. В этой статье будут рассмотрены некоторые из существующих инструментов и фреймворков, доступных для глубокого обучения в социальных сетях.

1. Тензорный поток


TensorFlow — популярная библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, созданная Google. Он использует графы потоков данных для определения вычислений в нескольких аппаратных конфигурациях, таких как GPU и TPU. TensorFlow использовался для нескольких современных приложений глубокого обучения, включая распознавание изображений и обработку естественного языка (NLP). Он предоставляет инструменты для создания нейронных сетей и других моделей глубокого обучения для использования в социальных сетях.

1.1 Преимущества TensorFlow


TensorFlow предлагает несколько преимуществ для глубокого обучения в социальных сетях:
• Он прост в использовании и использовании, что позволяет разработчикам быстро создавать и развертывать модели.
• Его графы потоков данных обеспечивают простоту масштабирования, позволяя разработчикам использовать различные виды оборудования.
• График вычислений оптимизирован по скорости и точности, что делает его пригодным для сложных задач.
• Его обширная поддержка сообщества и документация делают его идеальной платформой для глубокого обучения.

2. ПиТорч


PyTorch — еще одна библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом. Он был выпущен Facebook в 2017 году и быстро стал популярным в сообществе глубокого обучения. Он предоставляет динамические нейронные сети, которые легче отлаживать и улучшать по сравнению с другими библиотеками. Кроме того, его высокоуровневый API упрощает создание и развертывание приложений глубокого обучения.

2.1 Преимущества PyTorch


PyTorch предлагает следующие преимущества:
• Он относительно прост в использовании, что позволяет разработчикам быстро разрабатывать модели и приложения.
• Его динамические нейронные сети позволяют легко отлаживать и уточнять модели.
• Высокоуровневые функции API, такие как TorchScript, упрощают создание и развертывание приложений.
• Его обширная документация и поддержка сообщества делают его популярным выбором для глубокого обучения.

3. МХНет


MXNet — это библиотека глубокого обучения с открытым исходным кодом, разработанная Amazon. Он предоставляет простой в использовании API для быстрой разработки, а также инструменты для крупномасштабного распределенного обучения и логических выводов. Он использовался в нескольких крупномасштабных задачах глубокого обучения, включая распознавание изображений, обработку естественного языка (NLP) и системы рекомендаций.

3.1 Преимущества MXNet


MXNet предлагает следующие преимущества:
• Он прост в использовании, что позволяет разработчикам быстро разрабатывать модели и приложения.
• Его масштабируемость и производительность подходят для крупномасштабных задач.
• Возможности распределенных вычислений поддерживают распараллеливание и резервирование.
• Его обширная документация и поддержка сообщества делают его популярным выбором для глубокого обучения.

Разработайте стратегию интеграции использования глубокого обучения в социальные сети.

Пункты действий Описание Время
Исследовать Исследуйте существующие последствия глубокого обучения в социальных сетях 2 недели
Планы проверки концепции Сформулируйте идеи для проверки реализации концепции. 2 недели
Разработать стратегию Разработать стратегию интеграции глубокого обучения в социальные сети. 3 недели
Обучить команду и внедрить Обучите команду, если необходимо, и реализуйте стратегию. 4 недели

Оцените влияние глубокого обучения на взаимодействие пользователей в различных типах социальных сетей.

Введение


Глубокое обучение — это термин, описывающий использование алгоритмов и методов, которые позволяют компьютеру обрабатывать большие объемы данных и способность распознавать закономерности через нейронные сети. Этот тип технологии сильно повлиял на то, как измеряется и анализируется вовлеченность пользователей в различных типах социальных сетей. В этой статье будет представлен обзор влияния глубокого обучения на взаимодействие пользователей в различных типах социальных сетей.

Влияние глубокого обучения на вовлечение пользователей


1.

Улучшенное понимание поведения пользователей


Глубокое обучение предлагает ряд аналитических инструментов и идей, которые обеспечивают гораздо более подробное и точное понимание поведения пользователей в различных типах социальных сетей. Алгоритмы глубокого обучения могут определять различные типы поведения пользователей, включая частоту посещений, наиболее часто используемые функции и рейтинг кликов. Это позволяет получить более полное представление о поведении пользователей, а также улучшить рекомендации по оптимизации взаимодействия с пользователями.
2.

Лучшая таргетированная реклама


Алгоритмы глубокого обучения могут использовать информацию, полученную на основе поведения пользователей, для более точного таргетинга рекламных кампаний. Например, глубокое обучение может оценить интересы, демографию и предпочтения пользователей, чтобы определить, на какие типы рекламы пользователи могут реагировать. Это помогает предоставлять пользователям рекламу, которая более актуальна для них, что приводит к повышению уровня вовлеченности пользователей.
3.

Расширенные функции безопасности


Алгоритмы глубокого обучения можно использовать для отслеживания поведения пользователей с целью выявления подозрительных действий и защиты пользователей от злонамеренных попыток кражи данных или кражи личных данных. Алгоритмы глубокого обучения могут предоставлять оповещения в режиме реального времени, что может помочь снизить риск потери данных или мошенничества с идентификацией.

Заключение


В целом ясно, что глубокое обучение оказывает значительное влияние на взаимодействие пользователей в различных типах социальных сетей. Технологии глубокого обучения предлагают ряд более подробных и точных сведений о поведении пользователей и могут улучшить таргетинг рекламных кампаний. Кроме того, глубокое обучение можно использовать для улучшения функций безопасности и обнаружения злонамеренных попыток кражи данных или мошенничества с идентификацией.

Изучите влияние глубокого обучения на конфиденциальность пользователей и защиту данных.

Глубокое обучение

Введение


Глубокое обучение — это форма искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам учиться самостоятельно. Это подмножество машинного обучения и включает в себя обучение модели нейронной сети с большим объемом данных. Методы глубокого обучения можно использовать для распознавания образов, обработки естественного языка, компьютерного зрения и многого другого. Глубокое обучение может революционизировать пользовательский опыт и обслуживание клиентов, однако оно также поднимает важные вопросы, касающиеся конфиденциальности и защиты пользовательских данных.

1. Как работает глубокое обучение?


Глубокое обучение предполагает обучение модели нейронной сети большим объемом данных. Нейронная сеть состоит из слоев, содержащих нейроны, которые обрабатывают данные в рамках модели. Модель обучается путем передачи данных через слои и корректировки весов нейронов. Это обучение является итеративным, то есть веса постоянно корректируются с течением времени. Путем корректировки весов модель может больше узнать о данных и стать более точной.

2. Как глубокое обучение влияет на конфиденциальность пользователей и защиту данных?


Алгоритмы глубокого обучения можно использовать для анализа и обработки огромных объемов данных. Эти данные могут включать личную информацию (PII), такую как имя, адрес и контактную информацию. Если эти данные не защищены должным образом, они могут быть использованы для идентификации людей и нарушения их конфиденциальности. Кроме того, Deep Learning можно использовать для получения информации и прогнозов о поведении, предпочтениях и привычках пользователя. Такие данные могут быть очень ценными для компаний и могут использоваться для разработки или влияния на поведение пользователей.

3. Как пользователи могут защитить свои данные при использовании Deep Learning?


Пользователи могут защитить свои данные, используя только надежные источники для алгоритмов глубокого обучения. Важно обеспечить безопасный сбор и хранение данных, а также то, что любые идеи или прогнозы, созданные на основе данных, не будут использоваться в каких-либо злонамеренных целях. Кроме того, пользователи должны понимать риски, связанные с глубоким обучением, и знать о своих правах и настройках конфиденциальности.

4. Вывод


Глубокое обучение может революционизировать пользовательский опыт и обслуживание клиентов. Однако важно понимать потенциальные риски для конфиденциальности пользователей и защиты данных. Для пользователей важно знать свои права и настройки и использовать только надежные источники для алгоритмов глубокого обучения. Выполняя эти шаги, пользователи могут обеспечить безопасность и защиту своих данных.

Исследуйте различные методы добычи данных из социальных сетей.

Методы добычи данных Описание
Парсинг данных Процесс извлечения данных с веб-сайтов, как правило, с помощью автоматизированных средств.
Коннекторы веб-данных Инструменты, которые позволяют пользователям извлекать данные из веб-источников и сохранять их в формате файла.
Запросы API Процесс упаковки данных из приложения на машине и их передачи по сети.
Интеллектуальный анализ графических данных Процесс извлечения данных из структуры графа, такой как социальная сеть.

Оцените потенциал глубокого обучения, чтобы включить мощные модели, которые могут прогнозировать поведение и взаимодействие пользователей.

Обзор


Глубокое обучение — это мощная техника машинного обучения, которая может позволить мощным моделям делать точные прогнозы о взаимодействиях и поведении пользователей. В этой статье рассматриваются возможности, которые предлагает глубокое обучение, и потенциальные последствия для бизнеса.

Методы глубокого обучения


1. Контролируемое обучение. Этот метод использует помеченные наборы данных для построения моделей, которые могут точно предсказать поведение пользователя.
2. Неконтролируемое обучение. Этот метод использует немаркированные наборы данных для создания моделей, способных обнаруживать закономерности и аномалии в поведении пользователей.
3. Обучение с подкреплением. Этот метод использует вознаграждения и наказания, чтобы научить модель реагировать на взаимодействие с пользователем наиболее полезным образом.

Преимущества глубокого обучения


1. Более быстрые прогнозы. Используя глубокое обучение, модели могут быстро изучать закономерности и делать прогнозы всего за миллисекунды.
2. Повышенная точность. По мере того, как алгоритмы глубокого обучения становятся все более изощренными, они могут обрабатывать большие объемы данных и делать более точные прогнозы.
3. Улучшенный дизайн. Алгоритмы глубокого обучения можно использовать для улучшения дизайна пользовательских интерфейсов и предоставления пользователям более качественных рекомендаций.

Последствия для бизнеса


1. Улучшение качества обслуживания клиентов: модели глубокого обучения можно использовать для обеспечения более персонализированного обслуживания клиентов за счет предоставления более точных рекомендаций по продуктам и контенту.
2. Увеличение продаж. Благодаря более точному пониманию поведения и предпочтений пользователей предприятия могут проводить более эффективные маркетинговые кампании, ведущие к увеличению продаж.
3. Автоматизированное принятие решений: модели глубокого обучения можно использовать для автоматизации определенных решений, таких как сегментация клиентов или рекомендации, высвобождая ресурсы для более стратегических задач.

Заключение


Глубокое обучение может революционизировать то, как компании взаимодействуют с пользователями и клиентами. Используя сложные алгоритмы и большие объемы данных, предприятия могут создавать мощные модели, которые могут точно прогнозировать поведение и взаимодействие пользователей, что приводит к улучшению качества обслуживания клиентов, увеличению продаж и автоматизации определенных решений.

Экспериментируйте с различными тактиками маркетинга и доставки проектов глубокого обучения в социальные сети.


«Если вы хотите добиться успеха, вам нужно быть готовым к экспериментам, идти на риск и быть готовым учиться на своих ошибках», — Марк Кьюбан.

Обзор статьи


В этой статье рассматриваются тактики маркетинга и доставки проектов глубокого обучения в социальные сети. Он содержит полезные советы для маркетологов и разработчиков по разработке успешных стратегий развертывания проектов на основе глубокого обучения в социальных сетях.

Основные положения статьи


1. Подготовьтесь к потенциальным ловушкам при использовании глубокого обучения в социальных сетях.
2. Узнайте о возможностях и ограничениях социальных сетей.
3. Поэкспериментируйте с различными моделями глубокого обучения, чтобы определить, какая из них лучше всего подходит для вашего проекта.
4. Разработайте комплексную стратегию развертывания проектов глубокого обучения в социальных сетях.
5. Повышайте вовлеченность пользователей с помощью продуманного пользовательского интерфейса.
6. Измерьте успех вашего проекта глубокого обучения, отслеживая показатели вовлеченности пользователей.

Подробное описание

1. Подготовьтесь к потенциальным ловушкам при использовании глубокого обучения в социальных сетях.


В статье обсуждаются потенциальные подводные камни использования глубокого обучения в социальных сетях, такие как проблемы с защитой конфиденциальности, технические барьеры, вопросы лицензирования и т. д. В ней даются полезные советы маркетологам и разработчикам о том, как решать такие проблемы.

2. Узнайте о возможностях и ограничениях социальных сетей


В статье представлена подробная информация о возможностях и ограничениях социальных сетей. Он дает полезные советы по пониманию потенциальных ограничений различных сетей и изучению возможностей для создания успешных проектов глубокого обучения в разных сетях.

3. Поэкспериментируйте с различными моделями глубокого обучения, чтобы определить, какая из них лучше всего подходит для вашего проекта.


В статье обсуждается, как экспериментировать с различными моделями глубокого обучения, чтобы определить, какая из них лучше всего подойдет для проекта. В нем содержатся полезные советы о том, как оценить различные модели, методы и архитектуры, чтобы определить, какие из них подходят для вашего проекта.

4. Разработайте комплексную стратегию развертывания проектов глубокого обучения в социальных сетях.


В статье объясняется, как разработать комплексную стратегию развертывания проектов глубокого обучения в социальных сетях. В нем содержатся полезные советы о том, как составить план маркетинга и реализации проекта.

5. Повышение вовлеченности пользователей с помощью продуманного дизайна взаимодействия с пользователем


В статье даны полезные советы о том, как разработать продуманный дизайн взаимодействия с пользователем, чтобы повысить вовлеченность пользователей. Он содержит полезные советы по использованию простых визуальных элементов и интерактивных элементов для создания удобного пользовательского интерфейса.

6. Измерьте успех вашего проекта глубокого обучения, отслеживая показатели вовлеченности пользователей.


В статье объясняется, как измерить успех проекта глубокого обучения, отслеживая показатели вовлеченности пользователей. Он содержит полезные советы о том, как контролировать взаимодействие и использование пользователей, чтобы определить эффективность проекта.

Что такое глубокое обучение?


Глубокое обучение — это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), которая использует набор математических алгоритмов и большие объемы данных, чтобы позволить компьютерам «учиться» на опыте способами, которые больше похожи на то, как учатся люди. Это считается следующим шагом в машинном обучении и используется для разработки передовых технологий, таких как распознавание лиц, компьютерное зрение и автономное вождение.

Проблемы с глубоким обучением


Есть несколько проблем, связанных с глубоким обучением, в том числе:

Сбор и очистка данных


Системы глубокого обучения требуют обучения больших наборов данных, прежде чем их можно будет эффективно использовать. Кроме того, данные должны быть подготовлены таким образом, чтобы они были «чистыми», прежде чем их можно будет использовать в обучении, а это означает, что они не должны содержать ошибок и несоответствий. Это может быть сложно и требует много времени.

Алгоритмы черного ящика


Алгоритмы глубокого обучения часто являются «черным ящиком», что означает, что без понимания лежащих в основе механизмов точное решение, принятое алгоритмом, неизвестно. Это может привести к непредсказуемым результатам, которые трудно интерпретировать и объяснить.

Вычислительная стоимость


Для систем глубокого обучения может потребоваться большое количество вычислительных ресурсов, что делает их дорогими и сложными в развертывании.

Заключение


Глубокое обучение — невероятно мощный инструмент для создания мощных приложений ИИ, но есть и связанные с этим проблемы. К ним относятся потребность в больших наборах данных, управление алгоритмами черного ящика и связанные с этим вычислительные затраты. Однако при тщательном планировании и наличии правильных ресурсов потенциал глубокого обучения может быть реализован.
  1. Гудфеллоу И., Бенжио Ю. и Курвиль А. (2016). Глубокое обучение. Массачусетский технологический институт Пресс.
  2. Нильсен, М. (2015). Нейронные сети и глубокое обучение. Пресса определения.
  3. Абу-Мостафа, Ю.С. (2015). Обучение на основе данных. АМЛкнига.
  4. Карпаты, А. (2017). Сверточные нейронные сети. Стэндфордский Университет.
  5. ЛеКун, Ю., Бенжио, Ю., и Хинтон, Г. (2015). Глубокое обучение. Природа, 521 (7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539

Другие статьи

MR технологии - что это такое и сферы применения смешанной реальности
vr more
Что такое MR технологии смешанной реальности
Большинство пользователей не считает виртуальную реальность чем-то новым
Моушен дизайн и его применение в бизнесе, все о захвате движения
vr more
Моушен дизайн и его применение в бизнесе
Моушен дизайн - это движущиеся изображения в 2d или 3d стиле.
Лучшие VR клубы Москвы - рейтинг, адреса и телефоны
vr more
Лучшие VR клубы Москвы
В мире VR-развлечений с каждым годом открывается все больше игровых клубов
онлайн заявка
Заполните форму
и мы свяжемся с вами!
Бюджет
от 219 493 руб.
СВЫШЕ 5 МЛН руб.
Бюджет
Я согласен с условиями оферты
vr boy
наши компетенции
Vr-app Контакты:
Адрес: Ленинский проспект, д.90 119313 Москва,
Телефон: +7 499 380-66-49, Электронная почта: info@vr-app.ru
Разработка VR приложений Vr-app
г. Москва, Ленинский проспект, д.90
Телефон:
Мы работаем ежедневно с 09:00 до 18:00
Vr-app
550.000 рублей