Конференция

Конференция
Data Fusion
Международная конференция по машинному обучению, анализу данных и технологиям ИИ
Регистрация

О конференции

Конференция Data Fuion 2022
Data Fusion 2023 — это точка сближения науки и бизнеса.
Конференция будет полезна разработчикам и специалистам в области Data Science, CDO, бизнес-заказчикам DS-продуктов и сервисов, представителям государства и науки.

В этом году акцент конференции будет сделан на развитие межотраслевого партнерства в области развития технологий ИИ и работы с данными, поиск новых форм сотрудничества между бизнесом и государством для укрепления технологической независимости и наращивания темпов экономического развития страны.

Спикеры

Все спикеры

Программа

13 апреля
14 апреля
Стрим 1.Управление Data Fusion
Стрим 2. Практика Data fusion
9:30 9:40
Открытие. Приветствие
9:40 11:00
Пленарная дискуссия. Технологический суверенитет страны и новые роли лидеров: барьеры на пути и их преодоление
Построение технологического суверенитета в многополярном мире — задача, которая отражает мировые глобальные изменения, и России предстоит решить ее одной из первых. Пленарная секция посвящена развитию межотраслевого партнерства, поиску новых форм сотрудничества для укрепления технологической независимости и наращивания темпов экономического развития страны. Особое внимание участники дискуссии уделят кооперации в области технологий ИИ и работы с данными, в частности затронут такие темы как десакрализация ИИ, выравнивание ИИ-ландшафта, важность развития стека суверенных технологий для работы с данными.
11:05 11:25
Награждение победителей Data Fusion Contest 2023
11:45 12:55
Сессия. Технологии обмена данными: неограниченные возможности vs скрытые угрозы
Безопасный обмен данными между игроками рынка и между бизнесом и государством позволит решить многие актуальные задачи, среди которых — противодействие мошенническим атакам на пользователей, а также проблемы, связанные с наличием цифровых монополий. Участники сессии обсудят подходы к созданию единой межотраслевой платформы безопасного обмена данными, барьеры на этом пути, а также технические и регуляторные решения, которые будут способствовать ее появлению.
#Управление и данные
13:00 14:00
Сессия. Диалог бизнеса, государства и разработчиков ИИ: как сформировать национальный перечень приоритетных решений в сфере искусственного интеллекта
Правительство РФ поручило определить и ежегодно обновлять перечень наиболее актуальных и востребованных технологических направлений и решений в сфере ИИ. Какие подходы к его формированию позволят наилучшим образом решить задачи бизнеса? Как сделать этот перечень удобным инструментом формирования стратегии развития для разработчиков ИИ-решений? Эти темы обсудят представители органов власти, бизнеса и компаний-разработчиков.
#Технологический суверенитет
14:00 15:00
Public Talk
#Управление и данные
15:00 16:15
Сессия. Практика работы с ИИ и данными в ключевых отраслях экономики и социальной сферы
Где сегодня находятся различные отрасли российской экономики в освоении новых технологий анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта? Что промышленность, сельское хозяйство, транспорт, ритейл, банки и другие сектора экономики могут позаимствовать друг у друга? Как выровнять ИИ-ландшафт?
#Десакрализация ИИ
16:20 17:20
Сессия. Переход на доверенные технологии: опыт российских компаний
На протяжении последнего года российские организации решают задачу миграции на доступные на рынке технологии для работы с данными. В ряде случаев переход на российские решения и открытый код позволили расширить функциональность систем и повысить их экономическую эффективность. Лидеры поделятся опытом перехода на новый стек, обсудят оптимальные пути развития экспертизы по новым технологиям работы с данными и сделают прогнозы — как будет развиваться ситуация с учетом опыта других стран с похожими вызовами?
Спикеры:
Артём Натрусов
Евраз
Вице-президент по информационным технологиям
Данила Наумов
М.Видео – Эльдорадо
Директор по данным
Юрий Клочко
BSSG
Генеральный директор
#Технологический суверенитет
17:25 18:40
Сессия. Доступность дата-сетов для ИИ
Дискуссия о доступности данных для анализа с точки зрения технологий, бизнеса, регуляторики, саморегуляции рынка, а также обсуждение вопросов обезличенных данных, работы с синтетическими данными, дата-посредничества, доступа к данным государства.
Спикеры:
Кирилл Прунтов
Ассоциация больших данных
Корпоративный архитектор
#Управление и данные
19:00
Церемония вручения Data Fusion Awards
#Премия
11:25 12:10
Сессия. Обзор трендов в области ИИ и работы с данными
Спикеры:
Арсений Груздев
Технологии доверия
Руководитель практики Data Science
Константин Вишневский
ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
Директор Центра исследований цифровой экономики
#Управление и данные
12:15 13:15
Сессия. Опыт применения новых технологий работы с данными в среднем и малом бизнесе
Уровень применения технологий искусственного интеллекта в малом и среднем бизнесе существенно ниже, чем в крупном корпоративном сегменте. Могут ли ИИ-решения и дата-сеты стать коммодити для организаций, только вступивших в гонку по использованию передовых аналитических решений? Участники сессии обсудят проблемы сегмента СМБ в аналитике данных и поделятся успешными практиками.
#Десакрализация ИИ
13:20 14:20
Сессия. Управление данными: стратегия и тактика
Все больше организаций во всех сферах экономики РФ рассматривают управление данными как выделенное направление деятельности, цели которого неотрывно связаны со стратегией компании и сопряжены с задачами цифровой трансформации. Компании, находящиеся на среднем и высоком уровне зрелости процессов управления данными, уже не задаются вопросами «что это?» и «зачем?», а сосредоточены на практической реализации инструментов управления данными и выработке лучших практик в усовершенствовании работы с данными в своей сфере. Спикеры сессии поделятся лучшими практиками по организации бизнес-ориентированного подхода к профилированию данных, опытом применения моделей машинного обучения при идентификации ошибок качества данных, а также кейсом по комплексному управлению компетенциями для устойчивого развития Data Science и Data Governance.
Спикеры:
Александр Юрасов
Ростелеком
Начальник отдела разработки продуктов управления данными
Импортозамещенный стэк инструментов по управлению данными
Алексей Бондаренко
Газпромбанк
Начальник службы управления корпоративными данными
Иван Черницын
ГАЗПРОМ НЕФТЬ
Начальник управления аналитических решений, технологий больших данных и искусственного интеллекта, Дирекция региональных продаж
Data Governance и комплексное управление компетенциями для устойчивого развития Data Science
При создании практики Data Science в организации важно учитывать практический опыт ее дальнейшей эволюции. Это приводит к фокусу на направлениях комплексного управления данными, развития вне оргструктуры Data Science специальных ролей и аналитических компетенций. В докладе будут освещены подходы и результаты Дирекции региональных продаж «Газпром нефти» в этих направлениях.
Светлана Бова
Банк ВТБ
Управляющий директор, Вице-президент Департамента ИТ-архитектуры
Сергей Карпович
Банк ВТБ
Начальник Управления анализа источников данных Департамента анализа данных и моделирования
Участник дискуссии
#Управление и данные
14:25 15:25
Сессия. Доверенные решения для обработки данных и ИИ
Постоянные вызовы, с которыми сталкиваются российские организации, влияют на подходы в области обработки данных и управления цифровыми моделями, поскольку безопасность и устойчивость к изменениям становятся главными приоритетами. Компании вынуждены пересматривать свои стратегии в части выбора технологий и поставщиков услуг и все чаще склоняются к использованию облачных решений от отечественных бигтех-компаний. Но готовы ли российские поставщики предоставить полный стек ИТ-решений и сервисов? Как облачные провайдеры гарантируют безопасность данных? Есть ли альтернативы облаку?
#Технологический суверенитет
15:30 16:30
Data Fusion Awards. Лучшие практики применения подхода Data Fusion от финалистов премии
#Премия
16:35 17:35
Сессия. Кадры для Data Fusion
Что необходимо для качественной подготовки специалистов по ИИ и управлению данными? Как переизбыток junior-разработчиков перевести в разряд дата-саентистов более высокого уровня? ИИ-образование для не дата-саентистов: как бизнесу научиться понимать ценность работы с данными, правильно ставить задачи?
Спикеры:
Евгений Благодарный
МФТИ
Зам. директора ФПМИ по стратегии и коммерциализации; заведующий лабораторией Инноватики МФТИ; руководитель обр. направления Центра НТИ МФТИ по ИИ
Свой Кулибин. Кто создает ценность в инновационных компаниях и как воспитывается новаторство
Поговорим про то, как многомодельное мышление, любопытство и культура формируют новые рынки. Как бизнесу сформировать, "прокачать" и удержать свою команду разработчиков. Причем тут школьные олимпиады и картина мира
#Десакрализация ИИ
Стрим 1. ML +
Стрим 2. AI Classic
Стрим 3. Environment
10:00 10:05
Открытие
10:05 10:55
Science Note. Оптимизация на службе анализа данных
11:00 12:15
Сессия. Новые промышленные технологии
Если мы говорим о применении искусственного интеллекта в промышленности, то почти всегда первой темой встает предиктивная аналитика состояния оборудования. Действительно, проектов на эту тему огромное множество. Однако успешных кейсов внедрения — единицы, если не меньше. Алексей в своем докладе разберет, почему так получилось, и как должен выглядеть успешный кейс в этой области.
Спикеры:
Алексей Шпильман
ПАО Газпром нефть, Ассоциация Искусственный интеллект в промышленности
Руководитель программ развития технологий и инструментов искусственного интеллекта, ПАО «Газпром нефть»
Научный руководитель, Ассоциация «Искусственный интеллект в промышленности»
Предиктивная аналитика состояния оборудования: кто виноват и что делать?
Если мы говорим о применении искусственного интеллекта в промышленности, то почти всегда первой темой встает предиктивная аналитика состояния оборудования. Действительно, проектов на эту тему огромное множество. Однако успешных кейсов внедрения — единицы, если не меньше. Алексей в своем докладе разберет, почему так получилось, и как должен выглядеть успешный кейс в этой области.
Роман Худорожков
Газпром нефть
Руководитель программ искусственного интеллекта
12:20 13:00
Дискуссия. Когда ждать российский ChatGPT?
ChatGPT сейчас самая «горячая» тема в области искусственного интеллекта. Участники сессии обсудят, что необходимо для того чтобы создать аналог ChatGPT в России, кто сможет это сделать. И что российский ученые могут привнести в «российский ChatGPT» нового, чтобы наше развитие в этой области не было только «догоняющим».
13:00 13:15
Итоги проекта "Машинное обучение: No-code кластеризация текстов» Финтех Хаба ЦБ & ВТБ"
13:15 14:00
Public Talk
14:00 15:10
Сессия. ML + Physics
Каковы возможности ИИ в описании физических процессов? Какие задачи способны решать системы искусственного интеллекта в реальном секторе? Участники сессии ответят на эти и другие вопросы, а также обсудят, какие компетенции необходимы команде, работающей с данными на производстве.
15:15 16:05
Science Note. Как чистая математика находит практическое применение
Выступление будет посвящено тому, как задачи, первоначально рассматривавшиеся как чисто теоретические «игры разума», оказали огромное влияние на практическое развитие высоких технологий.
Спикеры:
Андрей Райгородский
МФТИ
Доктор физико-математических наук, федеральный профессор математики
16:10 17:00
Science Note. Мультимодальный информационный поиск
Спикеры:
Сергей Николенко
ПОМИ РАН
Старший научный сотрудник
Современное положение дел в мультимодальном информационном поиске
В докладе мы рассмотрим общую структуру современного мультимодального информационного поиска, в качестве конкретного примера рассматривая в основном поиск по видео, а также обсудим последние новости в этой области, от CLIP4Clip до Tencent Text-Video Retrieval. Рассматриваемые методы сохраняют общую структуру metric learning, в которой ранжирование ведётся по близости в некотором евклидовом пространстве, а основная часть модели — это отображение текстов и видео в это пространство, но последние работы добавляют в эту схему много интересных модификаций.
17:05 18:00
Дебаты. Решения для ИИ: конкуренция vs кооперация
Модератор:
Павел Новиков
10:05 11:25
Сессия. NLP
Обработка естественного языка, Natural Language Processing (NLP), стала одним из важнейших направлений для развития бизнеса у компаний во многих сферах экономики. На сессии будет рассмотрены пути эффективного решения задач, связанных с NLP, ускорение разработки NLP-моделей за счет применения AutoML, новые аспекты использования NLP-решений.
Спикеры:
Валентин Малых
ИТМО
Доцент
Search By Snippet: an NLP4Code case study
В докладе я расскажу о том, как мы создавали средства поиска для исправления ошибок в коде, и что для этого понадобилось сделать с языковыми моделями.
Наталья Лукашевич
МГУ
Ведущий научный сотрудник НИВЦ, профессор филологического факультета, профессор ВМК, доктор технических наук
Автоматические подходы к извлечению таксономий из текстов
В управлении знаниями важно наличие и поддержание в актуальном состоянии различных классификаторов, рубрикаторов, таксономий, описывающих предметную область. Одним из источников порождения и пополнения таксономий традиционно рассматриваются коллекции текстов предметной области. В докладе будут представлены подходы к автоматическому порождению таксономий из текстов, методы их тестирования и достигаемые результаты. В частности, будут рассмотрены самые новые подходы на основе больших языковых моделей.
12:20 13:50
Сессия. Рекомендательные системы
Рекомендательные системы, которые с помощью средств искусственного интеллекта изучают поведение и предпочтения пользователей, стали неотъемлемой частью большинства сервисов. Наиболее часто такие системы применяются в e-commerce и стриминговых сервисах. Однако постепенно накапливается опыт применения рекомендательных систем и в других сферах деятельности.
Спикеры:
Виктор Кантор
МТС
Директор центра Big Data
13:55 15:25
Сессия. Геоаналитика
Оценка стоимости объектов недвижимости является одной из классических задач, как в области гео-пространственного анализа, так и в области машинного обучения, однако, универсального решения, учитывающего все аспекты и специфику рынка недвижимости, не существует до сих пор. Так, например, цены на недвижимость в России имеют выраженную региональную специфику, подвержены макроэкономическим колебаниям и сильно варьируются в зависимости от качества и расположения объекта.
Таким образом, в масштабах России для корректного ответа на вопрос о стоимости объекта недвижимости необходимо решить целый ряд статистических, гео-аналитических и алгоритмических задач. Совместив современные инструменты гео-аналитики и машинного обучения и используя уникальный периметр данных доступный банку ВТБ, мы разработали Geo-AutoML решение, позволяющее в автоматическом режиме строить и актуализировать модели оценки недвижимости в широкой географии городов России. Данное решение под капотом не только рассчитывает огромное количество гео-пространственных факторов, характеризующих транспортную или социальную инфраструктуру в окрестности объекта, но и с помощью алгоритмов машинного обучения отбирает наиболее релевантные для конкретного города или региона. Техники анализа временных рядов позволяют выделить в цене такие компоненты как возраст или стадию готовности объекта, учесть влияние процентных ставок или макроэкономических индикаторов. «Замешав» все эти техники в рамках Geo-AutoML и концепции Data Fusion мы получили уникальное динамичное решение, эффективно работающее в изменяющихся условиях рынка.
Спикеры:
Алексей Глотов
Tele2
Руководитель службы исследования больших данных
Применение ML в туризме
Доклад будет посвящен применению алгоритмов машинного обучения для задач определения точек притяжения (Points of Interest) и целей посещения абонентами отдельных регионов с использованием внутренних источников данных телеком-оператора и открытых данных.
Елена Натарова
Терра Тех
Директор по маркетингу
Геоаналитическая платформа PIXEL.AI: 20 МИНУТ НА СЕЛЬХОЗАНАЛИТИКУ
Юрий Шамаев
Банк ВТБ
Управляющий директор управления перспективных алгоритмов машинного обучения
Geo-AutoML в задаче оценки стоимости объектов недвижимости
Оценка стоимости объектов недвижимости является одной из классических задач, как в области
гео-пространственного анализа, так и в области машинного обучения, однако, универсального
решения, учитывающего все аспекты и специфику рынка недвижимости, не существует до сих пор.
Так, например, цены на недвижимость в России имеют выраженную региональную специфику,
подвержены макроэкономическим колебаниям и сильно варьируются в зависимости от качества и
расположения объекта. Таким образом, в масштабах России для корректного ответа на вопрос о
стоимости объекта недвижимости необходимо решить целый ряд статистических, гео-
аналитических и алгоритмических задач. Совместив современные инструменты гео-аналитики и
машинного обучения и используя уникальный периметр данных доступный банку ВТБ, мы
разработали Geo-AutoML решение, позволяющее в автоматическом режиме строить и
актуализировать модели оценки недвижимости в широкой географии городов России. Данное
решение под капотом не только рассчитывает огромное количество гео-пространственных
факторов, характеризующих транспортную или социальную инфраструктуру в окрестности
объекта, но и с помощью (ai?) алгоритмов машинного обучения отбирает наиболее релевантные
для конкретного города или региона. Техники анализа временных рядов позволяют выделить в
цене такие компоненты как возраст или стадию готовности объекта, учесть влияние процентных
ставок или макроэкономических индикаторов. «Замешав» все эти техники в рамках Geo-AutoML и
концепции Data Fusion мы получили уникальное динамичное решение, эффективно работающее в
изменяющихся условиях рынка.
15:30 16:45
Сессия. Адверсальные атаки
По мере совершенствования машинного обучения совершенствуются и средства его обмана, получившие название Adversarial Machine Learning. За словом Adversarial, «состязательные», стоят попытки воздействия на ИИ, которые должны вызвать ошибки в его работе. На сессии «Адверсальные атаки» будут рассмотрены как методы атак, так и способы защиты от них, а также представлены соответствующие кейсы.
Спикеры:
Евгений Ворсин
Банк ВТБ
Data Scientist
Обзор Adversarial ML для моделей на транзакционных данных
В этом докладе представим общую таксономию adversarial атак и способов защиты от них. А также частный случай возможных атак на модели глубокого обучения на транзакционных данных и защиты от таких атак.
16:50 17:25
Разбор решений финалистов соревнования Data Fusion Contest
17:30 18:30
Сессия. Синтетические данные
Синтетические данные, сгенерированные специализированными алгоритмами, все чаще используются в тех случаях, когда «естественные» использовать затруднительно или их не хватает. Например, применение искусственных данных в процессах машинного обучения позволяет обойти требования по защите персональной информации. На сессии будут рассмотрены методы создания синтетических данных и кейсы их применения.
Спикеры:
Кирилл Прунтов
Ассоциация больших данных
Корпоративный архитектор
10:05 11:35
Сессия. MLOps
«Концепция «DevOps» — золотой ключик, открывший современные подходы для быстрого, гибкого и непрерывного совершенствования информационных систем и технологий, все шире распространяется и адаптируется к самым разнообразным областям, связанным с информационными технологиями и управлением данными. В частности, она находит применение и в области искусственного интеллекта. На сессии MLOps будут рассмотрены различные аспекты адаптации инструментария DevOps к процессам машинного обучения и непрерывного совершенствования систем ИИ.
Мы рассмотрим как новые тенденции и подходы, позволяющие оптимизировать работу с данными в реальных условиях, так и уже сложившиеся MLОps инструменты и практики — на конкретных примерах.
Спикеры:
Александр Волынский
VK Cloud
Технический менеджер продукта Cloud ML Platform
Вызовы и решения при построении сервисов на основе ML: опыт VK Cloud
Дмитрий Ермилов
Билайн бизнес
Руководитель департамента машинного обучения и искусственного интеллект
MLOps процессы для видео/аудио аналитики на SOTA нейронных сетях
Передовые решения на основе нейронных сетей. Для разработки и промышленного использования этих решений требуется эффективная организация процессов по созданию и поддержке ML алгоритмов. Такой подход называется MLOps. В докладе описывается становление MLOps процессов в продуктовых командах beeline. Фокус делается на особенностях MLOps процессов, возникающих при использовании SOTA нейронных сетей в задах обработки аудио, видео и текстовых данных. На практическом примере демонстрируется подход организации процессов от этапа постановки эксперимента и версионирования моделей до этапа промышленной эксплуатации и непрерывного обновления моделей. Подробно рассматриваются применяемые современные открытые решения и поясняется выбор фреймворков и инструментов на основе сравнительного анализа.
11:40 13:00
Сессия. Оптимизационные алгоритмы
Спикеры:
Valentin Leplat
Skoltech
Senior Research Scientist
Recent successes of higher-order methods in machine learning
The recent progress in computer technologies and telecommunications allows collecting very large volumes of information. The data continuously grows year after year and processing such amounts of data becomes a key challenge. In the data sciences community, we are usually interested in identifying the underlying structure of the data and extracting meaningful information; in the last decade the most successful approaches for achieving this goal are based on deep learning (DL) techniques which commonly involves solving large scale optimization problems. The standard methods for solving such problems are based on first-order schemes such as the famous stochastic gradient descent (SGD), and this for many convincing reasons: they are computationally cheap, usually simple to implement and demonstrated a lot of practical successes for the training of numerous DL models. On their side, higher-order methods, including second-order methods, are more rarely considered in DL, although benefiting from many strengths such as faster convergence (per iteration) and frequent explicit regularization step-size. Moreover, many scientific fields have successfully used second-order methods.
This talk briefly presents some recent and successful developments and use of higher-order methods in deep learning and machine learning.
Роланд Хильдебранд
Университет Гренобль-Альпы
Научный сотрудник
Усиление релаксаций в бинарном программировании
Многие проблемы, возникающие на практике, требуют принятия решений типа да/нет или сводятся к таким решениям. Например, обрабатывать ли заказ i на станке j, перевозить ли груз i в день j, выдавать ли клиенту i кредит и т.д. При формализации таких проблем возникают оптимизационные задачи с бинарными переменными, которые относятся к классу смешанно-целочисленных программ. Обычно такие задачи решаются методами ограничений и ветвлений. Однако, бинарность переменных делает такие методы в классической реализации менее эффективными. С другой стороны, именно бинарность переменных делает возможными приёмы, в том числе из полиномиальной оптимизации, сильно улучшающие гарантии на качество решения. В этой презентации мы сделаем обзор таких приёмов и продемонстрируем их эффективность на конкретном примере из практики.
13:00 13:35
Science Note. Оптимизационные алгоритмы
Многие задачи, возникающие в области искусственного интеллекта, в конечном итоге сводятся к задачам оптимизации. Какие теоретические прорывы были сделаны в области численных методов решения задач оптимизации в последнее время, насколько они ускорили расчеты, снизили нагрузку на каналы передачи данных, увеличили точность предсказаний? Участники сессии обсудят актуальные исследования в области оптимизации алгоритмов, опишут актуальные задачи, которые стоят в этой области.
Спикеры:
Martin Takac
MBZUAI, UAE
Associate Professor in the Machine Learning department
Training ML models without hyper-parameter tuning - adaptive step-size procedures
The training stage, in which a loss is minimized over the training dataset, is one of many steps in the machine learning pipeline, starting with data collection, cleaning, and model selection.
Training modern machine learning models involves finding optimal parameter values through iterative optimization algorithms such as stochastic gradient descent (SGD) or its variants.
One of the key challenges while using such algorithms is determining appropriate step sizes or learning rates, which strike a balance between convergence speed and stability.
In recent years, adaptive step-size algorithms have gained popularity due to their ability to dynamically adjust learning rates based on the gradient magnitudes encountered during training.
This talk explores various adaptive step-size algorithms, such as Adam and Adagrad, and discusses their advantages and limitations for training machine learning models. We will then introduce two new strategies for adaptive step-size based on Polyak step-size and implicit step-size in a variance-reduced method Sarah.
13:35 14:10
Science Note. Оптимизационные алгоритмы
Спикеры:
Panos Pardalos
NRU HSE
Academic advisor of the Laboratory of Algorithms and Technologies for Network Analysis
Artificial Intelligence, Data Sciences, and Optimization in Financial Markets
Artificial Intelligence (along with data sciences and optimization) has been a fundamental component of many activities in economics and finance in recent years. In this lecture we first summarize some of the major impacts of AI tools in economics and finance
and discuss future developments and limitations.
In the second part of the talk we present details on neural network embeddings on corporate annual filings for portfolio selection.
14:15 15:25
Сессия. Развитие инструментов Open Source в области ИИ
Роль Open Source в развитии технологий искусственного интеллекта трудно переоценить. Достаточно ли открытого ПО или общедоступными должны быть и датасеты, на которых тренируются системы ИИ? Участники сессии обсудят проблемы и возможности открытого кода в нынешних условиях, а также различные аспекты использования Open Source для создания отечественных ИИ-систем.
Спикеры:
Александр Бухановский
ИТМО
Директор мегафакультета трансляционных информационных технологий, профессор факультета цифровых трансформаций, д.т.н.
Михаил Граденко
Группа НЛМК
Head of Data Science
15:25 16:45
Сессия. Новые технологии передачи данных
Системы искусственного интеллекта обрабатывают огромные объемы данных, причем зачастую это «чувствительные данные» — персональные, медицинские, финансовые. И сами данные и результаты их обработки должны быть надежно защищены на всех стадиях работы с ними. Участники сессии обсудят безопасную передачу данных, их обработку в криптоанклавах, достоинства и недоставки существующих решений, перспективы развития и опыт применения.
Спикеры:
Денис Суржко
Банк ВТБ
Начальник управления перспективных алгоритмов машинного обучения департамента анализа данных и моделирования
16:50 18:00
Сессия. Железо. Инфраструктура. Облака
Искусственный интеллект нуждается не только в платформах и датасетах, но и в мощной системной и инфраструктурной основе. С ее доступностью в России могут возникнуть проблемы. Участники сессии обсудят ситуацию с высокопроизводительными системами и продуктами, возможности облачных решений и то, насколько российские производители разработки готовы стать надежным «базисом» для программной «надстройки» ИИ.
18:00 19:00
Science Note

Программный комитет

Все эксперты
Втб

Генеральный Спонсор

Sk
Cnews

Партнеры