На «AI и RecSys: от теории к практике» мы:
- расскажем про все ключевые направления ML в B2C направлении Сбера и о том, какие вызовы перед нами стоят в плане задач персонализации
- рассмотрим, как отдельные рекомендательные сценарии масштабируются в полноценные сервисы активного взаимодействия с пользователем
- обменяемся опытом эволюции больших языковых моделей в составе RecSys
- поговорим о ключевых AI трендах на рынке
Почему стоит посетить серию лекций «AI и RecSys: от теории к практике»? Вот несколько причин:
- топовые спикеры Сбера введут вас в курс основных трендов AI
- вы узнаете о возможностях трудоустройства и основных скиллах, которые востребованы сейчас на рынке
- у вас появится возможность получить сертификат об участии
- вы познакомитесь с экспертами, единомышленниками в области ИИ
Присоединяйтесь к нам – откройте мир передовых технологий!
Регистрируйся на предстоящую лекцию
Подписывайся на канал мероприятия
Расписание лекций
Аннотация лекции
Аннотация лекции
Аннотация лекции
Аннотация лекции
Аннотация лекции
Аннотация лекции
Спикеры
Исполнительный директор по аналитике данных, Сбер, приглашенный преподаватель базовой кафедры ПАО Сбербанк ФКН НИУ ВШЭ
Chief Data Scientist, Сбер
Исполнительный директор, лидер кластера рекомендательной платформы, Сбер
Исполнительный директор, лидер команды исследований рекомендательных систем, Сбер
CPO, лидер платформы для создания персонализированных коммуникаций, Сбер
Руководитель направления по исследованию данных, Сбер
Исполнительный директор по исследованию данных, Сбер
Организаторы
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Руководитель проекта
Базовая кафедра ПАО Сбербанк «Финансовые технологии и анализ данных»: Заместитель заведующего кафедрой
Бизнес-партнер по развитию команд, Блок «Люди и культура», Сбер
Менеджер коммуникаций департамента данных и рекомендательных систем B2C, Сбер
Магистратура «Финансовые технологии и анализ данных»
Программа фокусируется на трех группах навыков профессионального Data Scientist’а: математические методы и алгоритмы (Data Science), программные инструменты (Data Engineering) и внедрение моделей в бизнесе.
Обучающиеся проходят подготовку по релевантным разделам математики, требующимся для анализа данных, осваивают современные концепции программирования (параллельно-распределенные вычисления), современные методы машинного обучения к задачам финансов, а также изучают предметную область: основы макроэкономики, риск-менеджмента.
Студенты выполняют дипломы и курсовые работы на основе задач, предлагаемых DS сотрудниками Сбера и профессорами ФКН.