Course of Искусственный интеллект в бизнесе
Новые технологии

Искусственный интеллект в бизнесе

Суб, 19 мая 2018, 10:30 - 17:30
Digital October, Москва

Основы искусственного интеллекта для бизнеса: сценарии внедрения machine learning, типы нейросетей, доступные сервисы и платформы, главные игроки на рынке. Подробный разбор кейсов и практическая работа

Основы искусственного интеллекта для бизнеса: сценарии внедрения machine learning, типы нейросетей, доступные сервисы и платформы, главные игроки на рынке. Подробный разбор кейсов и практическая работа
Все мероприятия
Искусственный интеллект в бизнесе
Наверх
Наверх Записаться

Ключевые темы

Какие задачи в бизнесе может решать ИИ 01
Какие задачи в бизнесе может решать ИИ
Смотреть программу
Применение NLP: примеры, проблемы и перспективы 02
Применение NLP: примеры, проблемы и перспективы
Смотреть программу
Доступные библиотеки, сервисы и платформы: Tensorflow, Google Cloud 03
Доступные библиотеки, сервисы и платформы: Tensorflow, Google Cloud
Смотреть программу
Диалоговые интеллектуальные системы: как сделать чат-бота и когда он нужен 04
Диалоговые интеллектуальные системы: как сделать чат-бота и когда он нужен
Смотреть программу
Компьютерное зрение: опыт использования в клиентских сервисах 05
Компьютерное зрение: опыт использования в клиентских сервисах
Смотреть программу
Смотреть программу

Для кого
этот курс

  • Специалистов по внедрению инноваций
  • Руководителей IT-отделов крупных компаний
  • Владельцев бизнеса
  • Менеджеров по работе с клиентскими сервисами

Cпикеры

Дмитрий Петухов
Machine Intelligence Researcher, OpenWay
Анна Власова
Руководитель нейролингвистической лаборатории, Наносемантика
Михаил Вайсман
CEO в Trinity Digital
Кирилл Овчинников
Product Owner, Газпромбанк

Для практической работы вам понадобится

  • Ноутбук с установленным современным браузером
  • Настроенная учётная запись в Microsoft Azure
  • Знания языков программирования не требуется

Программа

Регистрация и приветственный кофе 10:30 — 11:00
11:00 — 13:00
Введение в нейронные сети и машинное обучение
Дмитрий Петухов, Machine Intelligence Researcher, OpenWay
  • Машинное обучение: что это и какие типовые задачи решаются в данной области?
  • Наиболее популярные классы алгоритмов
  • Кейсы успешного применения каждого из алгоритмов в бизнесе
  • Нейросетевые алгоритмы и глубокие нейросети: причины успеха, задачи и сферы применения
  • Практика: обучение собственной модели machine learning и нейронной сети на одной из облачных платформ
Перерыв 13:00 — 13:15
13:15 — 14:30
Как понять, нужен ли чат-бот вашему бизнесу, и если нужен, то какой?
Анна Власова, руководитель нейролингвистической лаборатории, Наносемантика
  • Какие задачи решают диалоговые интеллектуальные системы, и где они применяются
  • Чем отличаются разные подходы к представлению знаний и проектированию систем ИИ
  • Критерии успеха и риски диалоговой интеллектуальной системы
Обед 14:30 — 15:30
15:30 — 16:15
Tensorflow: как создать работающее приложение за 30 минут
Михаил Вайсман, CEO в Trinity Digital
  • История развития нейросетей
  • Как написать нейросеть для распознавания виски на фото за 30 минут
  • Готовые решения: где подходят, а где нет
  • Обратный тест Тьюринга, или о чём пишет стихи искусственный интеллект
Перерыв 16:15 — 16:30
16:30 — 17:30
Машинное зрение: как научить компьютер видеть улыбки клиентов
Кирилл Овчинников, Product Owner, Газпромбанк
  • Компьютерное зрение в сфере клиентского сервиса
  • Опыт Газпромбанка: кейсы, пилотные проекты и эксперименты с машинным обучением

О нас говорят

Рекомендуем