Не секрет. МГТУ «Станкин», прикладная математика.

Обучение сетей обычно пишется на общедоступных популярных фреймворках (pytorch, torch, tensorflow, caffe), они на скриптовых Python, LUA. Конкретно в нашей команде мы используем torch/pytorch, деплоим на С++ с помощью caffe и TensorRT.

В статье написано, что про сильный ИИ говорить пока рано. Так что непонятно к чему твое удивление и раздражение. Мы все-таки имеем представление о самых базовых принципах работы мозга, благодаря им были изобретены сверточные сети. Также есть неплохая статья habrahabr.ru/post/250625. Интеллект сильнее человеческого, очевидно, не обязан повторять мозг человека, может работать на других принципах.
Ну и зачем ты функционируешь, кстати?

Минимум очень зависит от собеседующего. Но к примеру хорошего понимания этого курса должно хватить с большим запасом.

Спасибо!
До прода еще не успели доехать. Размерность вектора — 128. В индексе сотни миллионов, к проду будет 500-1000M, что может повлиять на настройки, а пока они такие: M=32, efConstruction=800, ef=200. Действительно, готовая реализация в NMSLIB не поддерживает обновления графа, хоть сам алгоритм и позволяет как удалять так и добавлять объекты. В нашей задаче нет необходимости в онлайн обновлениях. Потому свою реализацию делать не стали и взяли NMSLIB.