Серия лекций «AI и RecSys: от теории к практике»

Хотите узнать, как ML меняет подход к взаимодействию с человеком? В нашей лекции мы рассмотрим методы пресонализации предложений во всех ключевых взаимодействиях с человеком. 
Мы покажем, как возможно увеличивать покрытие персонализации, сокращая при этом ненужные коммуникации. Это отличная возможность погрузиться в ключевые ML-направления.

Расскажем о направлениях работы департамента данных и рекомендательных систем, а также поможем сориентироваться в выборе карьерного трека в Сбере.

Сегодня рекомендации занимают важное место в нашей жизни и уже практически каждый бизнес нуждается в использовании персонализированных рекомендаций для своих клиентов. 
В рамках лекции будут рассмотрены примеры и особенности рекомендательных сценариев в различных индустриях. Посмотрим как разрабатываются сценарии, какие технологии и алгоритмы обработки данных используются и как определяется успешность рекомендаций для бизнеса.

Сегодня большие языковые модели (LLM) произвели революцию, открыв новые горизонты для разработки AI-систем. Мы обсудим, как LLM меняют взгляд на рекомендательные системы и попытаемся ответить на вопрос, могут ли они полностью заменить традиционные подходы. Обсудим ключевые вызовы, возникающие при внедрении LLM, включая вопросы масштабируемости и стоимости.

На лекции расскажем: 

•  о синергии бизнеса и AI: культура и организация работы. Симбиоз при построении долгосрочных отношений с человеком
• об организации команды DS – баланс run, change и disrupt
• SOTA AI - как поставить инновации на поток и растить доход

Поговорим об интеллектуальных агентах и мультиагентных системах, посмотрим как развивалась это направление, а также выявим о том, где применяются и как разрабатываются. На примере нескольких практических кейсов рассмотрим как для создания агентов используются большие языковые модели.

Всем знакомы классические рекомендации музыки в виде волны: запускаешь музыкальную волну, слушаешь, лайкаешь и скипаешь треки. Но иногда хочется настроить волну под себя, чтобы и жанр был любимый, и звучание под настроение, и вообще играла нужная музыка в дорогу. На лекции мы поговорим о том как мы для создания таких гиперперсонализированных подборок настроили GenAI в таких решениях как ГигаМикс (генератор плейлистов на основе ИИ) и Звукотека (интерпретируемые рекомендации аудиокниг и подкастов)

Поговорим про задачу определения потребностей человека, с помощью нейросетевых подходов. Речь пойдет про использование мультимодальных данных в рамках одного большого решения, а так же обсудим нюансы работы трансформерных архитектур, которые помогают нам в решении задач.

Мы обсудим, для чего компаниям цифровой профиль и что в него входит. Расскажем, как zero party data помогает нам лучше узнавать людей.