конференция
Ai Stories
когда Data Science говорит на языке бизнеса
до мероприятия осталось:
days
hours
mins
secs
4 октября 2019 года

Почему нужны Ai Stories?
Сегодня всё больше компаний из разных отраслей используют большие данные для обучения Ai-моделей и применяют их для решения широкого спектра задач.
Мы уверены: для того, чтобы технологии искусственного интеллекта развивались и успешно применялись в бизнесе, последний должен понимать их суть, уметь ставить правильные задачи и выбирать то, что для него актуально. А техническим специалистам, которые занимаются внедрением Ai, важно слышать бизнес, видеть его потребности и исходя из этого развивать технологии.
Поэтому мы сделали Ai Stories — мероприятие, где спикеры — это топовые технические лидеры российских (и не только) компаний, кто внедрили решения в области искусственного интеллекта в разных индустриях (сельское хозяйство, промышленность, логистика, умные города, финансы, ритейл, транспорт, медицина, телеком) и для всех аспектов ведения бизнеса (продажи и маркетинг, стратегия, управление рисками, экономия ресурсов, клиентский сервис, замена ручных процессов).
Они будут рассказывать не только о своих результатах, но и погружать бизнес в саму технологию, помогут разобраться в разных Ai-инструментах и объяснят, как их выбирать для разных задач.
Итоги конференцииRusbase проводит конференции в сфере технологий с 2013 года. За это время наши мероприятия посетило свыше 10 000 гостей. Большинство посетителей — руководители и топ-менеджеры крупных российских и международных технологических компаний. Посмотреть, кто посещал наши мероприятия за последние 3 года можно здесь.
Программа
Регистрация
Next Big Thing
Новые горизонты в области больших данных и искусственного интеллекта
Что происходит с ИИ в России и в мире
Как получилось, что ИИ стал столь популярен? Какая ситуация сейчас с ИИ в мире, каково положение России относительно остальных стран? Как ИИ будет развиваться, какие есть подводные камни, каких успехов и каких разочарований стоит ждать?
Как Москва планирует развивать 5G, и зачем это бизнесу?
Создание в Москве технологических условий для развития рынка потребительских решений на сетях 5G
Как компаниям обмениваться данными, не обмениваясь ими
Применение протоколов совместных конфиденциальных вычислений в задачах машинного обучения
Каким должен быть беспилотный транспорт
Высокоточное позиционирование как основа любых технологий управления объектами
Перерыв на кофе
Специальный бот для качественного нетворкинга
Компьютерное зрение (Большой зал)
Для каких задач вам нужно применять технологию получения информации из изображений и видеопотока, которая позволяет распознавать объекты реального мира без участия человека
Как биометрия улучшает клиентский путь в онлайн- и офлайн-каналах на примере МФЦ
Применение мультимодальной и мультивендорной цифровой платформы (Единой биометрической системы) для замены личной явки и снижения операционных издержек
Как посещение физического магазина становится частью интернет-маркетинга.
Применение компьютерного зрения для персонализации на цифровых экранах и не только.
AI для AI
Как применять искусственный интеллект для искусственного осеменения, детектирования заболеваний и управления кормлением на Калифорнийских молочных фермах
Как Computer Vision помогает врачам диагностировать рак в 4 раза быстрее и в 10 раз точнее?
Применение компьютерного зрения при визуальном анализе структуры клеток и поиске схожих случаев и паттернов среди тысяч пациентов
Геоаналитика (Малый зал)
О новом способе получения и анализа больших данных, о людях и их перемещениях без использования и обработки персональных данных
Управление городом на основе определения зон притяжения населения
Применение геоаналитики для развития городской инфраструктуры
Как большие данные помогают находить пропавших детей
Как машинное обучение и геоаналитика помогают при экстренных ситуациях, когда дорога каждая секунда
Применение геоаналитики для повышения эффективности работы новых и существующих магазинов
Даёт ли машинное обучение дополнительную ценность для открытия новых магазинов
Разработка имитационных моделей цифровых двойников стохастических систем для развития инфраструктуры логистики
Как построить распределения и подготовить данные для построения модели, как имитационные модели помогают выстроить систему логистики от фулфилментов и сортировочных центров до планирования маршрутов курьеров
Обед
IoT и промышленные решения (Большой зал)
Как множество различных датчиков, объединенных между собой проводными и беспроводными каналами связи и передающих данные, позволяют компьютеру получать представление о протекающих процессах и предпринимать определенные действия
Искусственный интеллект как «вторая пара глаз» на морской нефтяной платформе в России
Повышение устойчивости процесса управления нефтяной платформой и сокращение недоборов нефти за счет внедрения цифровой системы контроля состояния оборудования на базе машинного обучения, больших данных и потоковой информации сенсоров. Опыт внедрения от концепции к реальным результатам на месторождении Лукойла
Предсказание поломок в сети банкоматов
Машинное обучение и открытый стек технологий для оптимизации сервисного обслуживания банкоматов
Цифровой советчик VS оператор с 20-ти летним стажем
Разработка и внедрение рекомендательной системы на базе машинного обучения на нефтехимическом заводе
Как предотвратить IoT зомби апокалипсис в реалиях российского ритейла
Анализ поведения IoT устройств, мгновенная реакция на аномалии, подавление атак нулевого дня и бот-сетей, аналитика в реальном времени.
Текстовый анализ (Малый зал)
Использование данной технологии позволяет делать выводы на основе текстовой информации
Как экономить от 20% рекламного бюджета при использовании контакт-центра
Платформа голосовой телефонии Voximplant, новые классификаторы диалогов МФТИ и немного голосовой биометрии
Соедините с Императором. История о том как мы автоматизировали контакт-центр «Додо Пиццы»
Организация телефонии, разработка бота, классификация интентов и итоговые цифры
Результаты поиска трендов развития новых продуктов в металлургии с помощью автоматизированного анализа текстов
Применение word2vec и BERT для распознавания технологий в больших массивах текстовых данных
Применение AI технологий для сырьевых компаний
Как применять искусственный интеллект и текстовый анализ данных для автоматизации процессов в сырьевой компании
fAil Stories
Неформальная часть при поддержке ODS Community. Про мифы и ошибки при работе с внедрением технологий искусственного интеллекта в бизнес
Модератор
Ошибки при построении data science продукта и как их избежать
Как русские хакеры в Америки Ай-Яй продавали
Как НЕ внедрить динамическое ценообразование
Как не надо строить продажи на ценах конкурентов
Спикеры и кейсы

Александр Крайнов | Яндекс
Руководитель лаборатории машинного интеллекта Яндекса, 9 лет возглавлял в компании службу компьютерного зрения.
В своём выступлении поделится видением компании о применении искусственного интеллекта в бизнесе в ближайшем будущем

Александр Горбатько | ДИТ Москвы
Отвечает за развитие связи и всей IT-инфраструктуры города, в том числе за ее информационную безопасность. Приоритетные проекты: сети 5G, городская система видеонаблюдения, контакт-центр Правительства Москвы.
Расскажет о трендах и о том, какие шаги будет предпринимать город для развития рынка потребительских решений на сетях 5G.

Виталий Саттаров | UBIC Technologies
Основатель компании-разработчика решений для анализа больших данных Ubic Technologies.
Расскажет о том, как применять протоколы совместных конфиденциальных вычислений в задачах машинного обучения.

Пётр Емельянов | UBIC Technologies
RnD директор компании разработчика решений для анализа больших данных Ubic Technologies.
Расскажет о том, как применять протоколы совместных конфиденциальных вычислений в задачах машинного обучения.

Андрей Вавилин | BaseTracK
Основатель и CEO компании BaseTracK, которая внедряет технологию управления объектами на основе виртуальных рельсов. Имеет десятилетний опыт работы в области геоинформатики, высокоточной навигации и картографии.
Расскажет о реальных коммерческих кейсах применения беспилотных технологий в существующих реалиях.

Юлия Козинцева | Ростелеком
Директор проектов Блока цифровой идентичности компании Ростелеком с 2019 года. Отвечает за развитие Единой биометрической системы.
Расскажет о том, как биометрия меняет обслуживание в МФЦ, а также о получении госуслуг без паспорта и/или в электронном виде

Сергей Галеев | Addreality
Основатель компании Addreality. Используя компьютерное зрение и машинный интеллект, Addreality доставляет рекламное сообщение целевой аудитории в момент выбора товаров через экраны, видеостены, сенсорные киоски и аудио-оповещение.
Расскажет об объединении маркетинга между online и offline каналами и о применении компьютерного зрения для персонализации на цифровых поверхностях.

Илья Колин | Cattle Care
Основатель компании Cattle Care, которая разрабатывает продукты для оптимизации молочных ферм используя технологию компьютерного зрения.
Расскажет, как видео-аналитика помогает молочным фермерам управлять стадом в несколько тысяч голов.

Павел Гусятников | МегаФон
Руководитель проектов по аналитическим сервисам МегаФон. В компании руководит портфелем проектов по трансформации внутренних процессов при помощи больших данных и машинного обучения. Более 10 лет в digital.
Впервые поделится подробностями кейса о том, как совместно с «Лиза Алерт» помогают находить пропавших детей с помощью Ai-технологий. Всего за время проведения пилота система помогла в поиске более 250 человек.

Глеб Покатович | Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации
Первый заместитель руководителя Аналитического центра при Правительстве Российской Федерации. В организации работает с 2009 года, отвечает за проведение экспертно-аналитических работ, включая анализ данных из разных источников, в том числе больших данных.
Расскажет о применении геоаналитики в выявлении зон притяжения населения для формирования графика работы объектов инфраструктуры, развития туризма, определения мест проведения городских мероприятий.

Артём Гудов | М.Видео-Эльдорадо
Руководитель Инвестиционного департамента Группы М.Видео-Эльдорадо. В Группе работает с 2017 года, отвечает за все инвестиции М.Видео-Эльдорадо.
Расскажет, как в рамках запуска ГИС в Группе внедрил широкий функционал сиситемы для решения не только задачи открытия новых эффективных магазинов, но и контроля сроков их открытия, определения оптимального ассортимента и справедливого потенциала оборота существующих магазинов.

Максим Низамов | Ozon
Руководитель группы имитационного моделирования Ozon, самой быстрорастущей российской e-commerce-платформы.
Расскажет о том, какие проблемы возникают при развитии инфраструктуры и как имитационные модели помогают принять оптимальное решение с учетом всех факторов, ограничений и затрат.

Леонид Жуков | BCG Gamma
Директор по анализу данных и машинному обучению BCG Gamma Moscow. Имеет опыт в проектах цифровых преобразований в различных отраслях. Основной фокус — операционная эффективность с помощью цифровых преобразований.
Расскажет, как повысить устойчивость процесса управления нефтяной платформой и сократить недобор нефти за счет внедрения цифровой системы контроля состояния оборудования. Кейс внедрения от концепции к реальным результатам на месторождении Лукойла.

Александр Фонарёв | Rubbles
Сооснователь и Chief Data Scientist компании, занимающейся разработкой data driven-решений для крупных бизнесов; PhD в области Data Science. Ранее более 5 лет преподавал машинное обучение в Школе Анализа Данных Яндекса.
Расскажет о том, как решали задачу предсказания поломок в крупной сети банкоматов для оптимизации их сервисного обслуживания.

Алексей Глотов | Мультикарта
Начальник управления инновационных сервисов компании Мультикарта, занимающейся обслуживанием более чем 25000 банкоматов по всей России. PhD в геоинформатике, ранее CTO в компании Совзонд.

Сергей Порошин | Voximplant
Сооснователь и директор по развитию коммуникационной платформы Voximplant, которая занимает лидирующее место на рынке CPaaS в России и СНГ и является технологическим партнером Google. Также является сооснователем компании Zingaya.
Расскажет, как с помощью новых классификаторов диалогов МФТИ и голосовой биометрии экономить рекламные бюджеты.

Виктор Сафронов | МФТИ
Сооснователь лаборатории машинного интеллекта МФТИ и CEO компании Aithea. Занимается трансфером технологий искусственного интеллекта МФТИ и компаний-партнеров в крупные бизнесы. Также разрабатывает дорожные карты внедрения Data Science продуктов в индустриях от финтеха, телекома и ритейла до агропредприятий.
Расскажет про стек Natural Language Processing от AI лабораторий МФТИ и компании Aithea , который интегрировался в продукты VoxImplant.

Роман Доронин | EORA
Основатель группы компаний EORA, которая имеет компетенции в Natural Language Processing, Computer Vision и Data Science
В рамках доклада расскажет историю автоматизации контактного центра «Додо Пиццы» от составления ТЗ до валидации гипотез по улучшению метрик автоматизации.

Алексей Медведовский | Контакт-центр «Додо Пиццы»
Лидер ИТ-направления контакт-центра «Додо Пиццы», специализируется на стратегическом планировании инфраструктуры контакт-центра и оптимизации бизнес-процессов.
Сертифицированный специалист Microsoft (MCTS\MCSA\MCITP).

Михаил Богданов | DataData
CTO и co-founder компании DataData. Занимается разработкой и внедрением интеграционных промышленных решений с 2010 года.
Впервые поделится кейсом о том как цифровой советчик успешно работает в бою и почему оператор ему доверяет

Дмитрий Паненков | Mandarin Solutions
Старший партнер Mandarin Solutions — компании-разработчика облачных платформ, решений по управлению трафиком, сетевой аналитике и безопасности.
В IT-индустрии уже 17 лет работает с системами безопасности, облачными технологиями, аналитикой Big Data, IoT и т.д.
Расскажет, о каких IoT проблемах молчит и стесняется сказать современный ритейл и, главное, как их решить.

Сергей Прокофьев | Uneolab
CBDO компании Uneolab. Занимается развитием сети лабораторий, которые используют Computer Vision и Data Science в повседневной работе.
Расскажет о том, как цифровые подходы к диагностике и AI помогают трансформировать бизнес в медицинской отрасли, снижают себестоимость и процент ошибок в диагнозах.

Алексей Ремез | UNIM
CEO и основатель компании UNIM.
Используя машинное обучение и компьютерное зрение в своем продукте для гистологических лабораторий, компания помогает врачам по всей России ставить точные онкологические диагнозы.

Олеся Майбах | ИСИЭЗ НИУ ВШЭ
Эксперт центра стратегической аналитики и больших данных Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. Реализует проекты по разработке отраслевых и корпоративных технологических стратегий с использованием семантического анализа.
Расскажет о выявлении новых рынков и технологий в металлургии путём семантического анализа терминов и утверждений.

Руслан Адигамов | Северсталь
Начальник управления новых продуктов и технологий, дирекция по техническому развитию и качеству. Отвечает за поиск и внедрение инновационных технологий и продуктов в сталелитейной промышленности, с декабря 2017 лидирует процесс применения семантического анализа (при поддержке ВШЭ) для поиска новых технологий и материалов для дальнейшей проработки и реализации в ПАО «Северсталь»
Расскажет о выявлении новых рынков и технологий в металлургии путём семантического анализа терминов и утверждений.

Илья Никольский | Particle
Сооснователь компании Particle, которая занимается разработкой AI для сырьевых рынков. Particle работает с американскими финансовыми компаниями и знает, как получение и структурирование информации из различных источников (внешних — социальных сетей, информационных сводок и корпоративных новостей (corporate announcements) и внутренних — корпоративная почта, базы данных компании) может увеличить оборот.
Расскажет, как применять искусственный интеллект и текстовый анализ данных для автоматизации процессов в сырьевой компании.

Александр Чуглин | Норникель
Руководитель направления по нормативно-справочной информации Норникеля, имеет десятилетний опыт в сфере управления корпоративными данными в крупных компаниях, последние 4 года возглавляет в Норникеле службу по технико-методологической поддержке НСИ и применяет инновации в этой области. В своем выступлении поделится опытом о применении искусственного интеллекта в процессах управления НСИ Норникеля.

Алексей Натёкин | Data Souls и ODS
Генеральный директор Data Souls, основатель и диктатор сообщества Open Data Science — крупнейшего в СНГ сообщества специалистов с более 35 000 участников. Организатор крупнейшей в Евразии конференции по Data Science — Data Fest. Ранее руководил группами Data Scientist-ов в компаниях DM Labs, Deloitte, Diginiteca и Siemens. Также организатор набора образовательных программ по Data Science.

Валерий Бабушкин | Х5 Retail Group
Закончил Университет прикладных наук Карлсруэ, занимался инфракрасной спектрометрией, затем работал в банке «Открытие». Сейчас занимает должность Директора по моделированию и анализу данных в Х5 Retail Group, одновременно является руководителем группы аналитики в Яндексе и приглашенным преподавателем в НИУ ВШЭ. 34-й в мировом рейтинге специалистов по машинному обучению

Алексей Хахунов | Со-основать Dbrain
В 2017 году вместе с партнером основал платформу Dbrain, которая помогает бизнесу решать задачи с помощью искусственного интеллекта. Алексею 24 года, но он уже вошёл в российский рейтинг Forbes "30 under 30".

Павел Мягких | Tele2
Chief Data Scientist в Tele2. Консультант по внедрению data science в ритейле и e-commerce.
Занимается созданием офлайн- и онлайн-курсов по Искусственному интеллекту. До этого руководил функциями Data Science в розничных международных компаниях. Приглашенный преподаватель НИУ ВШЭ Факультет Компьютерных Наук, Департамент больших данных и информационного поиска.

Алексей Чернобровов | Консультант по Data Science
Консультант, спикер, лектор по Data Science. Помогает бизнесу превратить данные в деньги: настроить аналитику, оптимизировать бизнес, повысить прибыль.
Учит топ-менеджеров понимать Data Science и Machine Learning, дата сайнтистов — понимать бизнес, аналитиков — любить математику.
Интересное по теме:
Digital помощник на конференции
Нетворкинг для гостей
Мы хотим организовать для вас качественный нетворкинг с нужными людьми без неудобных ситуаций и глупых игр. Мы подготовили специального Facebook-бота, который по принципу random coffee поможет вам познакомиться с другими гостями Ai Stories.

Мы хотим организовать для вас качественный нетворкинг с нужными людьми без неудобных ситуаций и глупых игр. Мы подготовили специального Facebook-бота, который по принципу random coffee поможет вам познакомиться с другими гостями Ai Stories.

Как это работает?
Переходите по ссылке и попадаете в чат с Facebook-ботом.
Выбираете время встречи. Два слота на выбор: 12:00-12:30 или 14:30-15:30.
Бот принимает заявки от всех гостей и собирает случайные группы по несколько человек. За 5 минут до выбранного времени бот присылает вам номер стола, где пройдёт ваша встреча.
В указанное время подходите к нужному столу. Другие участники сделают тоже самое.У вас будет 30 минут на продуктивную беседу.
Интеллектуальные партнеры
Информационные партнеры
Контакты
Площадка
Deworkacy Big Data, Большой Саввинский переулок, д. 8, стр. 1