online + offline
VI международная конференция по artificial intelligence, data science и machine learning
2024 год
Отель Виктория «Олимп» Минск, пр. Победителей, 103
СТАНЬТЕ ПАРТНЁРОМ AI-MEN
Спасибо за интерес к нашей конференции! Оставьте свои контактные данные и в ближайшее время с вами свяжется наш менеджер.
СТАНЬТЕ СПИКЕРОМ AI-MEN
Спасибо за интерес к нашей конференции! Оставьте свои контактные данные и в ближайшее время с вами свяжется наш менеджер.
ТЕМЫ КОНФЕРЕНЦИИ
Теория, практика, стартапы, комьюнити, гранты
Инфраструктура развития ИИ — международный опыт
ИИ-стартапы
Data Science и Machine Learning:
Специфика применения ИИ в различных сферах:
Machine Vision, Machine Hearing, Machine Touch, Natural Language Processing, Data Preprocessing
Mедицина, сельское хозяйство, финансы, коммерция, энергетика, транспорт, госуправление, образование, маркетинг, наука, юриспруденция, игры
История AI-Men 2017-2022
стран
9
компаний
35+
экспертов
50+
участников
2500+
Статистика за 2021 год
Страны: США, Израиль, Норвегия, Беларусь, Украина, Россия, Казахстан, Индия, Польша и др.
Сферы интересов и опыт в AI
Профессиональный опыт (кол-во чел.)
Computer Vision
Natural Language Processing
Speech Recognition
Information Retrieval
Business Intelligence
Econometrics
Predictive Analytics
Robotics
Autonomous Vehicles
Другое
От 7+ лет (196)
От 3 до 7 лет (100)
От 1 до 3 лет (166)
Без опыта (148)
СПИКЕРЫ
Валентин Малых
Senior Research Scientist, Huawei Noah's Ark Lab.
Поиск текста по коду
Стандартно поиск по коду выглядит как поиск описания функции по ее коду, либо наоборот. Но в реальной жизни поиск часто выглядит как небольшой участок кода, возможно со стектрейсом, в качестве запроса и ответы в виде описаний решения проблемы. Мы предлагаем решение для такой задачи на основе современных векторных представлений, базирующихся на BERT.
Стандартно поиск по коду выглядит как поиск описания функции по ее коду, либо наоборот. Но в реальной жизни поиск часто выглядит как небольшой участок кода, возможно со стектрейсом, в качестве запроса и ответы в виде описаний решения проблемы. Мы предлагаем решение для такой задачи на основе современных векторных представлений, базирующихся на BERT.
Дмитрий Попов
Technical Product Manager в машинном обучении для речевой аналитики, ЦРТ.
Agile на расслабоне в исследовательской Data Science-команде
В докладе будут рассмотрены следующие вопросы:
• канбан доска с LeanDS-правилами;
• фиксация научных идей в реальном времени в произвольной форме;
• шаринг знаний, проработка идей и создание гипотез;
• командное ранжирование по ICE для пополнения HotQueue.
В докладе будут рассмотрены следующие вопросы:
• канбан доска с LeanDS-правилами;
• фиксация научных идей в реальном времени в произвольной форме;
• шаринг знаний, проработка идей и создание гипотез;
• командное ранжирование по ICE для пополнения HotQueue.
Алексей Арустамов
Сооснователь и директор Loginom Company. Более 25 лет опыта в разработке систем для глубокого анализа данных.
Low-code в глубоком анализе данных
Несмотря на хайп вокруг темы машинного обучения, эта технология имеет ограниченное применение в бизнесе, особенно при решении критичных задач, связанных с принятием решений, например, управление рисками, оптимизация запасов, противодействие оттоку и прочее. Одна из главных причин – катастрофический дефицит специалистов, способных решать такие задачи. Единственным выходом тут видится снижение планки входа, т.е. использование таких инструментов, которые позволяли бы решать задачи анализа силами гражданских датасайнтистов, т.е., по большому счету, специалистов в предметной области, основным инструментом моделирования которых является Excel. Low-code сегодня – это достаточно зрелые продукты, способные закрыть огромное количество задач аналитики.
Несмотря на хайп вокруг темы машинного обучения, эта технология имеет ограниченное применение в бизнесе, особенно при решении критичных задач, связанных с принятием решений, например, управление рисками, оптимизация запасов, противодействие оттоку и прочее. Одна из главных причин – катастрофический дефицит специалистов, способных решать такие задачи. Единственным выходом тут видится снижение планки входа, т.е. использование таких инструментов, которые позволяли бы решать задачи анализа силами гражданских датасайнтистов, т.е., по большому счету, специалистов в предметной области, основным инструментом моделирования которых является Excel. Low-code сегодня – это достаточно зрелые продукты, способные закрыть огромное количество задач аналитики.
Сергей Шопик
Основатель, идейный вдохновитель и руководитель Лаборатории Клиентского опыта, адепт data-driven-маркетинга. 10 лет управления маркетингом, 5 лет управления данными, 3 года консалтинга и преподавания.
Применение данных на практике
• Компания решает запустить персонализированные коммуникации со своей клиентской базой (больше 300 тысяч человек), приобрает ПО.
• Проблемы с интеграцией ПО и непонимание, с чего начать.
• Как мы помогли: расписали этапы взаимодействия клиента с компанией, от момента выбора и до повторной покупки.
• Настроили контрольные точки в местах, где пользователь взаимодействует с компанией, например, смотрит товар. Или же, когда прошло месяца с момента предыдущей покупки товара, предлагается сделать повторную.
• запустили на каждом этапе серию автоматических сообщений, которые помогали клиенту совершить нужное нам действие. Например, возвращали товары, брошенные при просмотре, или отправляли через неделю товары, комплиментарные к последней покупке.
• Как оценивали эффективность и какие результаты получили.
• Компания решает запустить персонализированные коммуникации со своей клиентской базой (больше 300 тысяч человек), приобрает ПО.
• Проблемы с интеграцией ПО и непонимание, с чего начать.
• Как мы помогли: расписали этапы взаимодействия клиента с компанией, от момента выбора и до повторной покупки.
• Настроили контрольные точки в местах, где пользователь взаимодействует с компанией, например, смотрит товар. Или же, когда прошло месяца с момента предыдущей покупки товара, предлагается сделать повторную.
• запустили на каждом этапе серию автоматических сообщений, которые помогали клиенту совершить нужное нам действие. Например, возвращали товары, брошенные при просмотре, или отправляли через неделю товары, комплиментарные к последней покупке.
• Как оценивали эффективность и какие результаты получили.
Organizer
Tilda Publishing
Golden Partner
General Information Partner
Tilda Publishing
Наши ивенты
2024
500+ регистраций
МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПО ARTIFICIAL INTELLIGENCE, DATA SCIENCE И MACHINE LEARNING
2024
700+ регистраций
КОНФЕРЕНЦИЯ ДЛЯ IT-СПЕЦИАЛИСТОВ И ИТ-КОМПАНИЙ, ПОМОГАЮЩАЯ В РАЗВИТИИ КАРЬЕРЫ И ИТ-БИЗНЕСА
1500+ регистраций
2024
КРУПНЕЙШАЯ В БЕЛАРУСИ КОНФЕРЕНЦИЯ ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ И ТЕХ, КТО ХОЧЕТ НАЧАТЬ КАРЬЕРУ В IT
2024
700+ регистраций
КОНФЕРЕНЦИЯ О ТРЕНДАХ В FINTECH–СФЕРЕ, МАЙНИНГЕ, БЛОКЧЕЙНЕ И КРИПТОВАЛЮТАХ
© 2022 ООО «Редакция газеты «Компьютерные вести»
