позволяет повысить эффективность работы компании, прогнозировать поведение клиентов и спрос на конкретные товары, снизить издержки производства, упростить контроль ежедневных задач, выбрать наиболее выгодные стратегии развития и многое другое.
Искусственный интеллект позволяет собирать, хранить, классифицировать и обрабатывать огромные массивы структурированной и неструктурированной информации.
Работа с большими данными
Функция распознавания лиц, инструменты машинного обучения, сбора и анализа данных используются для прогнозирования поведения клиента. Системы собирают данные о действиях и предпочтениях пользователей, анализируя спрос на те или иные продукты. Кроме того, зная о предпочтениях, образе жизни и финансовых возможностях клиента, система предлагает наиболее подходящие товары и услуги в определённый промежуток времени.
Прогнозирование спроса и поведения клиента
Чат-боты и роботы-консультанты могут осуществлять клиентскую поддержку 24 часа в сутки 7 дней в неделю. Обслуживание перестаёт быть навязчивым, становится предусмотрительным и естественным.
Повышение качества обслуживания
Современные методы анализа больших данных дают возможность принимать наиболее эффективное и корректное решение в непредвиденной ситуации. Это существенно повышает безопасность и исключает большинство рисков.
Разработка решений в критических ситуациях
AI-инструменты используются для оптимизации внутренней работы компании, повышая эффективность деятельности каждого сотрудника и предприятия в целом. Тщательный анализ процессов позволяет выбрать наиболее выгодную стратегию развития.
Контроль предприятия
Получить презентацию на email
Выставочная зона
В выставочной зоне передовые международные компании и разработчики презентуют новейшие интеллектуальные продукты и решения для бизнеса.
Подробнее
Конференция
Спикеры конференции – зарубежные и российские эксперты – расскажут, как использовать технологии искусственного интеллекта и больших данных для оптимизации бизнес-процессов и повышения прибыли.
Подробнее
Владимир Иванов
Sr. Deep learning engineer, Nvidia
Владимир Иванов
Sr. Deep learning engineer, Nvidia
Занимается машинным обучением в отделе тестирования. Помогает 80 млн пользователей GeForce Experience играть в видеоигры на оптимальных настройках. Для этого пользуется машинным обучением и компьютерным зрением. Имеет опыт тренировки нейронных сетей для решения прикладных задач по распознаванию изображений.
Для тестирования оборудования создал систему определения неверно функционирующего софта и «железа». Разработал решения для распознавания текста и изображений в приложениях и видеоиграх на основе классических методов компьютерного зрения на CPU.
Более 20 лет работает в сфере разработки программного обеспечения. Окончил мехмат Саратовского государственного университета, получил диплом Open University в сфере управления финансами и информацией. Долгое время занимался специализированным ПО для разработчиков на зарубежных рынках, публиковал статьи в западных изданиях и является автором русскоязычной книги по базам данных. В конце 2015 года возглавил направление «Маркетплейс и интеграции» в «1С-Битрикс», а также занимается проектами по внедрению AI в «Битрикс24».
Сертифицированный технический эксперт и консультант, имеющий 16-летний опыт работы в IT-индустрии Израиля, США и Европы в сфере продвижения продуктов на потребительских рынках и развития решений, используемых компаниями из списка Fortune 500. Сегодня работает в российском представительстве компании Microsoft, где специализируется на экспертизе и расширении бизнеса предприятий в области цифровой трансформации. Константин также занимается развитием блокчейн-экосистемы в Центральной и Восточной Европе. Автор программы технологической акселерации стартапов и компаний-разработчиков.
Более 15 лет работает в сфере информационных технологий. Окончил Самарский государственный аэрокосмический университет, получил степень MBA в Университете Уэльса (University of Wales, Newport). Карьеру строил от ИТ-специалиста и разработчика до менеджера. Долгое время работал в области автоматизации инвестиционно-банковской деятельности, телекоммуникаций, финансовой сферы и цифрового маркетинга. Имеет опыт работы в крупнейших компаниях-интеграторах. Руководил развитием продуктовой линейки в одном из крупнейших российских производителей программного обеспечения. В июле 2014 года возглавил компанию CleverDATA, одного из лидеров в области аналитики больших данных и автоматизации маркетинга.
Все спикеры
Все спикеры
Валерий Бабушкин – специалист по Data Science. Помимо работы в X5 Retail Group, руководит группой аналитики «Яндекс.Советника» и преподает в ВШЭ. Также занимается консультированием швейцарского криптостартапа Monetha. Ранее с докладами выступал на конференциях и митапах в «Яндексе».
По версии платформы Kaggle, Валерий входит в топ-121 специалистов по Data Science в мире. Эксперт специализируется на исследовании и кластеризации данных, управлении DWH и виртуальными серверами, машинном обучении и deep learning.
Закончил Финансовую академию, к.э.н. по специальности «Финансы». Работал в компаниях PwC; Strategy Partners; EY; Институте медиа, архитектуры и дизайна «Стрелка»; Фонде Рубена Варданяна. Эксперт по вопросам внедрения технологий машинного обучения на предприятиях реального сектора экономики, специалист по корпоративной стратегии и построению систем управления проектами. Сейчас руководит развитием бизнеса в проекте Dbrain.
Руководитель проектов в Just AI, занимается созданием AI- и NLU-систем больше семи лет. Работал в компаниях i-Free и Just AI на позициях руководителя проектов и менеджера сервисов искусственного интеллекта. Участвовал в создании виртуальных помощников для приложений Everfriends и «Собеседница», а также для детского робота Емеля. В 2015 году стал победителем конкурса Chat-bot Contest в «Сколково». Выпускник СПбГУ ИТМО, прошёл сертификацию в области управления проектами (PMI PMP). Кандидат технических наук.
Михаил возглавляет направление стратегии, аналитики, коммерческого планирования и развития аналитических продуктов «Яндекс.Облако». До «Яндекса» Михаил занимался предпринимательством и работал в McKinsey & Company как консультант по вопросам стратегического развития, управления финансами и экономики бизнеса.
«Яндекс.Облако» — новый стратегический проект по созданию интеллектуальной облачной IT-платформы. Благодаря «Облаку», рынок сможет применить накопленные «Яндексом» технологии, инструменты и опыт работы с большими данными.
Михаил отвечает за ценообразование, финансовое планирование, управление рисками, аналитику продуктов и клиентов, управление продуктами и развитие бизнеса для платформы данных (Hadoop, база данных аналитики, бизнес-аналитика) и услуги машинного обучения.
Основатель и CFO Тералайн Телеком - компания действует, работает в России и Казахстане
Сооснователь и CEO ЦРИИ - первой частной компании помимо big4, которая начала внедрять роботизированную автоматизацию в России. На данный момент ЦРИИ обладает самой большой практикой внедрения роботов в крупном бизнесе, а также самой большой командой разработчиков RPA.
Сергей Николенко
Директор по науке, Neuromation
Сергей Николенко
Директор по науке, Neuromation
Сергей Николенко – директор по научным исследованиям (Chief Research Officer) питерского офиса Neuromation.
Математик и информатик, эксперт в области искусственного интеллекта и автор книги по глубокому обучению. У Сергея более 120 опубликованных научных статей, имя в научной среде, известные авторские курсы по машинному обучению и другим дисциплинам. Он уже 15 лет работает в Петербургском отделении математического института им. В. А. Стеклова (ПОМИ РАН), а также преподаёт (сейчас — в СПбГУ и НИУ ВШЭ).
Свои практические навыки он применил, занимаясь машинным обучением в Deloitte Analytics Institute, стоял у истоков рекомендательной системы Surfingbird и консультировал ряд других компаний.
Программа
Выставочная зона
10.00-18.00
Конференция
10.00-18.00
10:10 -10:35
Владимир Иванов
Sr. Deep learning engineer, Nvidia
"Обучение с подкреплением на практике".
10:35 -11:00
Сергей Востриков
Руководитель направления «Маркетплейс и интеграции»
1С-Битрикс
"Инженерный подход к машинному обучению. Примеры реальных побед и поражений".
11:00 -11:25
Константин Гольдштейн
Ведущий технический евангелист
Microsoft
"Искусственный интеллект и блокчейн: синергия двух технологий"
11:25 -11:50
Денис Афанасьев
Генеральный директор
CleverDATA
"Тренды рынка аудиторных данных и роль машинного обучения в маркетинговых коммуникациях".
11:50 -12:15
Валерий Бабушкин
Начальник управления развития данных в X5 Retail Group, руководитель группы аналитики «Яндекс.Советника», преподаватель ВШЭ
"Uplift-моделирование: зачем и как?"
12:15 -13:00
Дискуссионная панель "AI и IoT: ожидание и реальность".
спикер
Глеб Корнеев
Главный специалист по развитию бизнеса
Dbrain
спикер
Иван Голубев
Руководитель проектов
Just AI
14:00 -14:25
Михаил Благутин
Руководитель направления стратегии и развития аналитических и ML сервисов
Яндекс.Облако
"AI-сервисы «Яндекса»: машинный перевод, синтез и распознавание речи, компьютерное зрение".
14:25 -14:50
Сергей Юдовский
Генеральный директор, «Центр Роботизации и Искусственного Интеллекта»
"Влияние использования AI и RPA на экономику будущего".
14:50 -15:10
Сергей Николенко
Директор по науке, Neuromation
"Синтетические данные и порождающие модели в глубоком обучении".
15:10 -15:30
Василий Мазин
Директор по научным исследованиям лаборатории Mind Simulation
"Использование гибридных моделей в создании систем искусственного интеллекта".
15:30 -15:50
Игорь Волжанин
CEО
DataSine
"AI и психология - основа маркетинга доверия".
16:10 -16:35
Роман Доронин
CEO
EORA
"Вопрос конверсии. Применение Data Science в финансовых транзакциях".
Технополис "МОСКВА"
Волгоградский проспект, д. 42 корп. 5
Новости AI-индустрии и кейсы от наших спикеров в вашем почтовом ящике
