Course of Introduction to Machine learning, AI
Курс на выходных

Introduction to Machine learning, AI

Суб, 14 апр 2018, 10:00 - 17:00
Digital October, Москва

Все о самом перспективном инструменте для бизнеса, основанном на технологии искусственного интеллекта.

Все о самом перспективном инструменте для бизнеса, основанном на технологии искусственного интеллекта.
Билетов не осталось
Все билеты куплены, но вы можете оставить заявку на следующий курс.
Мы свяжемся с вами когда будет известна дата начала
Все мероприятия
Introduction to Machine learning, AI
Наверх
Наверх Записаться

Описание

Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, когнитивная и предиктивная аналитика - как отличить одну технологию от другой и разобраться в специфике их применения.

В рамках курса вы сможете погрузиться в мир технологий предназначенных для анализа данных, познакомитесь с проектами и разработками, которые имеют большой потенциал развития и распространения.

Представители международных корпораций, занимающихся анализом данных на протяжении многих лет расскажут о том, как сэкономить и заработать на грамотном использовании данных и технологии машинного обучения.
Следите за новостями в соц.сетях
#binarydistrict

Машинное обучение в реальном бизнесе:

Области применения технологий машинного обучения довольно широки - уже сейчас самообучающиеся алгоритмы помогают определять ценность и качество данных, сортировать их по определенному признаку, подбирать наиболее релевантный контент при поиске информации, существенно оптимизировать маршрутизацию и маркировку запросов клиентов.

Многие компании на сегодняшних день активно используют и инвестируют в развитие технологий машинного обучения, и не потому, что это модно, а потому, что это действительно приносит прибыль.
Что вы узнаете?
— Как отличить machine learning от deep learning и AI, в чем специфика технологий предиктивной аналитики
— В чем секрет столь высокого интереса к технологиям машинного обучения
— Как машинное обучение применяется в России уже сейчас и каковы перспективы его дальнейшего развития
— Каковы основные стратегии управления проектом по машинному обучению
— Какие требования предъявляются к данным и как обеспечить их качество
Чему вы научитесь?
Определять сферы применения машинного обучения в собственном бизнесе

Планировать стратегии управления проектами в области машинного обучения - от наладки до эксплуатации самообучающихся алгоритмов

Приоритизировать задачи в проекте по машинному обучению, избегать наиболее распространенных ошибок
Для кого этот курс?
Руководителей аналитических департаментов банков
познакомиться с примерами интеграции технологии и почерпнуть свежие идеи

Технологических компаний
интеграторов - узнать на какие технологические решения есть спрос на рынке

Инноваторов из различных отраслей
найти применение уже имеющимся в компании данным

Основателей стартапов
в сфере маркетинга, продаж, финансовых технологий

Руководителей ИТ департаментов
имеющих дело с обработкой и анализом данных
Бонус
Познакомитесь с кейсами IBM, узнаете о последних разработках компании в области ML/DL, а также узнаете немного больше о технологиях визуальных вычислений крупнейшей компании NVIDIA и продуктами компании VisionLabs, имеющей официальный статус резидента инновационного центра Сколково и специализирующейся на создании программных решений и сервисов на базе технологий компьютерного зрения и машинного обучения.

Cпикеры

Наталья Булкина
Эксперт по инновационным аналитическим решениям, IBM
Дмитрий Конягин
Руководитель отдела продаж профессиональных решений NVIDIA в России
Максим Гончаров
Практикующий Data Scientist Expert с 15 летним опытом работы
Сергей Вихарев
Senior Industry Consultant, компания Терадата

Программа

Регистрация и приветственный кофе 09:45 — 10:00
10:00 — 12:00
Что такое машинное обучение и где оно применяется
Наталья Булкина (эксперт по инновационным аналитическим решениям, IBM)
— Терминология: что такое машинное обучение, искусственный интеллект, алгоритмы и модели машинного обучения — Крупнейшие игроки на рынке машинного обучения и их преимущества
— Каких аналитических и технологических инструментов требуют текущие подходы
к клиентскому сервису
— Работа со структурированными и неструктурированными данными
— Интерпретируемые и неинтерпретируемые алгоритмы
— Компьютерное "зрение" и глубокая обработка языка
— Описание "команды мечты" и основных этапов проекта
— Индустриальные примеры: задачи которые можно решать с помощью машинного обучения
Перерыв 12:00 — 12:15
12:15 — 13:15
Открытое обсуждение реальных кейсов, живая дискуссия
Наталья Булкина (эксперт по инновационным аналитическим решениям, IBM), Максим Гончаров (практикующий Data Scientist Expert)
— Практика: формулировка задач, уточняющих вопросов, шагов для решения
— Как понять, может ли задача быть решена с помощью машинного обучения, имеет ли это потенциальный экономический смысл, какие результаты может принести, есть ли более простые способы решения (аналитическая отчётность)
— Обсуждение задач слушателей
Перерыв 13:15 — 13:30
13:30 — 14:30
Встраивание алгоритмов машинного обучения в бизнес заказчика
Сергей Вихарев (Senior Industry Consultant, Терадата)
— Рассмотрение реального кейса из транспортной индустрии
— Кейс о видеоаналитике в бизнесе перевозчиков общественного транспорта
— Алгоритм распознавания изображений
— Внедрение результатов работы алгоритмов распознавания изображений в бизнес заказчика, трансформация его процессов и оптимизация затрат
— Естественные преимущества систем распознавания видеоданных над датчиковыми системами, например, инфракрасными счетчиками: обсуждение
Обед 14:30 — 15:30
15:30 — 17:00
Решения NVIDIA для AI
Дмитрий Конягин (руководитель отдела продаж профессиональных решений, NVIDIA)
— Платформа NVIDIA для AI,
— TCO решения для AI на базе GPU
— Облако NVIDIA GPU Cloud
— Где и как искать и учить таланты
— Примеры инструментов и приложений демократизирующих data science

Записаться на курс

Билетов

О нас говорят