Успехи с нейронными сетями — это дело последних нескольких лет. Даже, наверное, не десятилетия. Но в любом случае, нейронку нужно обучать на гигабайтах и гигабайтах данных, лучше даже на терабайтах. И итоговая реализация бинаря вместе с датой — это что-то такое, что пока ещё не по смартфонам: в системных требованиях десятки и сотни гигабайт дискового пространства, многие гигабайты оперативы, мощный процессор и хороший сопроцессор (GPU or smth). Либо надо организовывать инфраструктуру с тонким клиентом и хорошими линиями связи.
Есть уже готовые решения. Скажем, то, что делает гугл с помощью рекапчи, обучая её на миллиардах пользователей. Но это не оупен-сурс и не для скромных бюджетов.
Распознавание образов не на нейронных сетях, опять же, я там-сям встречал, но везде это что-то достаточно нетривиальное, типа OCR. Что-то, что непросто приспособить на задачу «распознавать на фотографии птиц». Я, правда, и не интересовался никогда. А ты можешь дать наводку на что-то конкретное? Для расширения кругозора. Я имею в виду конкретные исследования, библиотеки или велосипеды, как в принципе за вменяемые человекочасы можно организовать распознавание каких-нибудь зверьков на фото?

Зы. Ещё один аспект. В этом гипотетическом диалоге программер скорей всего не спец по машинному обучению и прочей подобной фигне. И не факт что в принципе суперпрофи. Т.е., например, дай подобное задание мне — растянется на годы. Дай оное отраслевому специалисту — может, месяцы, а то и дни, если действительно уже существуют реализации.