FoxBoost

Скажите, вам будет интересно поучаствовать в проекте по обучения нейронной сети (распознавание изображений)?

Для ответа на такой вопрос не хватает логов обучения. Причем не только по трейну, но и по валидации (судя по коду, валидации сейчас вообще нет).

Гипотезы:
- лучше использовать хотя бы 2-3 сверточных слоя со свертками 3*3, чем один 8*8, т.к. это обеспечит больще нелинейности;
- learning rate = .25 может быть слишком большим, так что в итоге сеть начинает осциллировать вокруг локального минимума.

Олимпиадные задачи;
Разработка игр;
Клиент-серверные приложения;
В последствии хайтек, роботы и прочее.

1. Это 4 разные области, в которых используется 4 разных стека технологий. Вы не сможете подобрать такой язык на котором можно всё это реализовать(конечно, на c++ "можно всё" но это не всегда разумно, и круг использования с возрастом сузился у него).

2. Вы не освоите столько областей. На то чтобы устроиться каким-нибудь стажером хоть по одной вам потребуется около года активного изучения выбранной области. Чтобы получать там какие-то стоящие деньги нужно вложить в неё хотя бы несколько лет.

А если учесть что ещё вчера вы пытались выучить Django, но не осилили шаблонизаторы - думаю, это не ваше.
Неужели вы подумали что эти области будут легче чем веб?)