Сергей Ильин

Зависит от железа, от объема обучающей выборки и её качества, от желаемой точности предсказаний. Исчисляется от часов до недель.

Не путайте - сколько времени занимает обучить алгоритм (или сетку) и сколько времени занимает изучить проблему, выбрать и настроить алгоритм, подобрать-модифицировать архитектуру сети, проверифицировать результаты, внедрить в эксплуатацию.
А то насмотревшись роликов можно подумать, что обучить сетку распознавать лица в маске - это проект на два часа или две недели. То что за этим стоят годы труда часто больших коллективов высококвалифицированных спецов авторы роликов и рекламных статеек как-то ненароком опускают. А потом сообщений "как обучить систему распознаванию лиц-голоса-эмоций-возраста-национальности-вероисповедования-сексуальной ориентации и пр, делаю все по статье, а у меня не работает, что я делаю не так?" - каждое третье.

Для тех или иных задач на том или ином железе с применением тех или иных алгоритмов и с теми или иными параметрами обучение занимает то или иное время.

Я бы советовал вместо псевдокода взять java или python . Тк псевдокод все равно надо во что то переводить. И никакого русского языка, т.к. эти знания уйдут на помойку. Сейчас питон и жаба по сути стандарт псевдокода.

Ориентируйтесь на Кнута. Да хоть и словами описывайте, главное алгоритм.

Не такие и большие числа :)
https://github.com/aleaxit/gmpy

Кроме того посмотрите в сторону Fortran, там много готовых библиотек именно для научных вычислений.

В общем случае библиотеки есть для любого ЯП

новые фишки в языках, что то стало более интересным и простым (нет)

В общем, посоветуйте пожалуйста интересный, увлекательный язык для задрота

ассемблер

Нет защиты как таковой. Защита это высокая степень ненужности информации и необходимость использования большого количества ресурсов для её добычи.
Можете использовать сторонние сервисы для защиты(не идеально), отсечёт 98% парсеров.
Но забавно конечно парсим и хотим от этого защититься. XD

Как бы поступил сам:

1. при помощи OpenCV нужно реализовать модуль, у которого на входе путь к изображению, а на выходе вектор весов длиной 64, на базе которого вычисляется хэш-сумма. Это самая трудная часть.
   
2. программа-индексатор
   Сканирует директории рекурсивно, передавая модулю путь к изображению и занося хэш-сумму в БД каждого из них
   
3. программа с пользовательским интерфейсом,
   получающая на входе изображение, из которого вычисляется хэш-сумма. Составляется запрос в СУБД, в котором хэш-сумма изображений сопоставляется с искомой.