Элементы искусственного интеллекта и машинного обучения в разработке — уже давно не удел инновационных стартапов, а вполне себе реальность многих привычных нам приложений. Несмотря на это, далеко не всегда принципы построения команды и R&D-процессы абсолютно схожи с привычными «лекалами» разработческих проектов. Для тех, кому актуальна работа именно с AI и Machine Learning, 29 июля в 16:00 мы проводим бесплатный вебинар с экспертами, которые погрузят вас в особенности этой темы.

Если вы давно ждали именно такой вебинар, смело регистрируйтесь и say no more, как говорится. Если сомневаетесь, читайте о программе подробнее — под катом. Сразу оговоримся: для участия в вебинаре достаточно интереса и базовых представлений о ML и AI.

В чем вам помогут знания, полученные на вебинаре:

• наладите прозрачный R&D-процесс в командах;
• получите нужный результат, даже при низкой квалификации кадров;
• проведете оценку эффективности работы исследователей

Программа

Блок1. Основные этапы разработки R&D-проекта

• discovery: исследование возможностей реализации задачи, создание MVP для согласования с заказчиком;
• delivery: создание полноценной инфраструктуры для быстрых экспериментов и итоговой работы модели.

Блок 2. Методология и метрики R&D-проектов в области AI

• связь блоков работ, распределение и взаимодействие ролей по блокам;
• обзор метрик R&D-проекта и их влияние на успех проекта;
• общая схема методологии работы над R&D-проектом.

Артефакты и рабочее пространство команды

• набор артефактов каждого этапа работ и критерии их качественного выполнения;
• разбор шаблона рабочего пространства проектной команды на примере Notion;
• дополнительные инструменты и решения для фиксирования артефактов работы.

Кому будет полезен вебинар

Разработчикам. Узнаете больше об актуальных AI-технологиях.

Аспирантам и магистрантам технических вузов. Дополните теоретические знания рабочими кейсами.

Представителям стартапов в сфере FinTech, ритейла, фармакологии. Получите опыт и практики R&D от экспертов.

Спикеры

Алексей Гончаров, CEO в MIL Team

• методолог построения R&D-отделов и команд, проведения исследований;
• руководил более 20 проектами в области DL, NLP, CV, Time Series, Audio ;
• продавал наукоемкие проекты международным компаниям;
• ведет консультационную практику по AI (более 15 компаний в портфолио).

Антон Чунаев, менеджер ML-продуктов в Selectel

• отвечает за развитие направления ML;
• работает над сервисами Data Science Virtual Machine и Data Science Docker Container;
• исследует сервисы для MLOps.

По традиции, без подарков не обойдется. Подарим плюшевого Тирекса за рассказ про самый эпичный фейл при работе с ML-проектом.

Регистрация по ссылке! Подключайтесь 29 июля в 16:00.