Открытый семинар
О семинаре
Семинар посвящен передовым разработкам в сфере искусственного интеллекта и их применению в разных отраслях. Участники узнают, как современные технологии меняют индустрию, от автоматизации и работы с большими данными до применения ИИ в рекомендательных системах и компьютерного зрения. Мероприятие актуально для студентов технических направлений, увлеченных машинным обучением,оптимизацией, аналитикой и компьютерным зрением.
Программа семинаров включает доклады ведущих специалистов НИУ ВШЭ, демонстрации реальных кейсов и активное обсуждение актуальных вопросов. Не упустите возможность погрузиться в мир высоких технологий!
-
Участники семинаров получат возможность присоединиться к индустриальным проектам Института ИИ и цифровых наук. Для этого необходимо заполнить анкету и оставить резюме.
Тематические блоки
SOTA моделирование спроса и оценка эластичности
В рамках семинаров участники узнают о современных методах прогнозирования спроса и оценки эластичности на основе данных. Будут представлены реальные кейсы использования моделей глубинного обучения и временных рядов для повышения точности прогнозов и оптимизации производственных процессов.
ИИ-агенты для автоматизации бизнес-процессов
Это направление посвящено внедрению интеллектуальных агентов для автоматизации рутинных операций и повышения производительности предприятий. Участники познакомятся с технологиями, позволяющими создавать автономные системы управления процессами, минимизирующие человеческий фактор и повышающие точность выполнения задач.
Мультимодальный контекст в рекомендательных сервисах
Направление раскрывает возможности мультимодального анализа данных для улучшения качества рекомендаций. Участники узнают, как использование текста, изображений, аудио и других типов данных позволяет создавать персонализированные рекомендации, значительно превосходящие традиционные подходы.
Компьютерное зрение
Этот блок посвящен технологиям компьютерного зрения и их применению в промышленных процессах. Участники получат представление о том, как ИИ помогает в распознавании объектов, анализе изображений и автоматизации визуального контроля качества продукции и других задачах.
Расписание семинаров
Дата и место |
Тема |
Спикер |
|
6.03.2025 18:00 R407 |
Направление: ИИ-агенты для автоматизации бизнес-процессов Тема: Агентные системы для бизнеса: запросы индустрии, проекты и компетенции Аннотация: На семинаре вы узнаете, как наука и бизнес совместно решают актуальные задачи в сфере искусственного интеллекта. Спикеры представят реальные кейсы реализации проектов для индустриальных партнеров из разных отраслей экономики, расскажут о текущих запросах бизнеса и роли агентных систем в современных решениях. Отдельное внимание будет уделено тому, как превратить научные идеи в успешные R&D проекты и какие навыки необходимы для работы на стыке науки и индустрии. |
Алексей Масютин, операционный директор Института ИИ и цифровых Елизавета Жемчужина, ведущий эксперт лаборатории ТОМИИ |
|
13.03.2025 18:00 D725 |
Направление: ИИ-агенты для автоматизации бизнес-процессов Тема: Как строить и использовать графы знаний в финансовом секторе Аннотация: На семинаре вы познакомитесь с основами построения графов знаний и их практическим применением в финансовом анализе, прогнозировании и управлении рисками. Узнаете, как успешно внедрять графовые модели в финансовый сектор, а также рассмотрите реальные кейсы их использования. Особое внимание будет уделено роли ИИ-агентов в автоматизации обработки данных и принятии решений на основе графов знаний. |
Илья Карпов, старший преподаватель департамента анализа данных |
|
20.03.2025 18:00 D109 |
Направление: SOTA моделирование спроса и оценка эластичности Тема: Коммерциализация алгоритмов временных рядов и машинного обучения Аннотация: На семинаре вы узнаете о кейсе студентов ФКН, которые из дипломной работы получили цифровой продукт с успешными продажами. Спикер расскажет об истории создания автоматизированного пайплайна в индустрии TravelTech, о поиске финансирования и об оценке этого решения со стороны рынка. |
Владимир Морозов, руководитель проекта в Институте ИИ и цифровых наук ФКН |
|
03.04.2025 18:00 D108 |
Направление: ИИ-агенты для автоматизации бизнес-процессов Тема: ИИ-проекты на базе iFORA: взгляд со стороны бизнеса и разработки Аннотация: На семинаре будет представлен масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти как в России, так и за рубежом (например ЮАР). Мы покажем, как управлять крупными ИИ-проектами от постановки задачи до коммерциализации готового ИИ-продукта. Будет рассмотрен широкий спектр тем, включая хранение данных, их анализ; извлечение данных с помощью ИИ; модели данных для анализа настроений; ИИ-прогнозирование и визуальную аналитика. Расскажем о нашем опыте и планах по созданию и использованию LLM, RAG и мультиагентных систем. |
Константин Вишневский, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ Дмитрий Загорулькин, заместитель директора Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ |
|
10.04.2025 18:00 D508 |
Направление: Компьютерное зрение Аннотация: На семинаре вы узнаете о применении технологий OCR и CV моделей, востребованных в бизнесе. Спикер поделится собственным опытом проектирования и разработки фреймворка компьютерного зрения и перспективах его развития. |
Сергей Сластников, доцент департамента прикладной математики МИЭМ
|
|
17.04.2025 18:00 D108 |
Направление: Мультимодальный контекст в рекомендательных сервисах Тема: Мультимодальность в рекомендательных системах через призму мультирепрезентативного обучения Аннотация: На семинаре будет представлен инновационный фреймворк, основанный на мультирепрезентативном обучении, который помогает интегрировать мультимодальные данные в современные рекомендательные системы. Особое внимание будет уделено роли различных модальностей в анализе потребительского поведения, что значительно улучшает взаимодействие с пользователями и повышает точность рекомендаций. Будет рассмотрено влияние структуры данных на качество обучения моделей и выявление скрытых паттернов потребления, а также вопрос сохранения временных зависимостей при работе с последовательностями действий пользователей. Вы узнаете о фреймворке, который позволяет эффективно объединить разнородные источники информации, минимизировать риски утечек данных и повысить надежность рекомендаций. |
Евгений Фролов, старший научный сотрудник НУЛ матричных и тензорных методов в машинном обучении Института ИИ и цифровых наук ФКН, руководитель группы «Технологии персонализации» AIRI |