Видео выступлений с конференции AI-MEN 2018

В бизнес-инкубаторе ПВТ 2 июня впервые прошла международная конференция по искусственному интеллекту, машинному обучению и большим данным AI-MEN 2018. Мероприятие посетило около 500 человек, среди которых разработчики IT-компаний, представители бизнеса и научной сферы.

Участников встретило множество компаний и стендов, были организованы meet- и work-зоны, а в двух залах спикеры делились своими знаниями и наработками.

Организаторами конференции выступили старейший белорусский IT-портал KV.by и Парк высоких технологий.

Перспективы развития искусственного интеллекта в Республике Беларусь

Владимир Голенков (Беларусь), доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой ИИТ БГУИР

Рассмотрено текущее состояние, проблемы, перспективы и направления развития образования и науки в области искусственного интеллекта в РБ. Рассмотрены проблемы создания общей теории интеллектуальных систем и общей семантической технологии их разработки.

ML в оценке навыков сотрудников и распределении задач

Андрей Рыхальский (Беларусь), Lead Software Engineer, Zensoft и Роман Нагибов (Беларусь), Machine Learning Engineer, Zensoft

На примере внутреннего продукта InHouse мы расскажем, как программно оптимизировали управление проектом, применяя машинное обучение в распределении задач по исполнителям и оценке навыков сотрудников.

Интеграционные тесты для моделей машинного обучения

Алексей Гапоник (Беларусь), Architect, AI Tribe в WorkFusion

Машинное обучение для решения реальных задач бизнеса - это больше, чем просто применение того или иного ML-алгоритма для заданного набора данных. WorkFusion AutoML - это платформа для автоматического конфигурирования и адаптации моделей машинного обучения для конкретных бизнес-задач без привлечения специалистов по анализу данных, что включает в себя процесс адаптации модели и прохождения полного цикла обучения с использованием данных клиента.

Три кейса больших данных в рекламе, сельском хозяйстве и в правоохранении

Артур Хачуян (Россия), генеральный директор SocialDataHub

О строгом и нестрогом подходе к пониманию естественного языка при решения задачи доступа к данным

Дима Королев (США), Head of Machine Learning, FriendlyData

В индустрии Natural Language Processing за свою более чем полувековую историю завоевали популярность различные подходы к решению практических задач. С ростом популярности нейронных сетей в последние несколько лет становится всё более понятно, что с "вероятностными" задачами, такими как перевод текста, подсказки следующих слов на экранной клавиатуре, определение эмоционального состояния человека или оценка вероятности его ухода с платформы, Deep Learning справляется очень хорошо.

При этом предложенный ещё в пятидесятых годах подход к анализу естественного языка путём формализации набора лингвистических правил в виде строгой грамматики также имеет право на существование, и, по ряду параметров, справляется с некоторыми классами задач лучше, чем "нейронки".

В докладе я расскажу, в чём практическое сходство этих двух подходов, в чём они принципиально различаются, и почему при решении задачи предоставления доступа к данным на естественном языке — которую в компании FriendlyData решаем мы — строгий подход, по крайней мере на ранней стадии развития компании, имеет множество преимуществ перед "нейронками".

Распознавание эмоций в речи: от идеи до сервиса

Дмитрий Орехов (Беларусь), Solution Architect в EPAM

История о том, как в Гараже компании EPAM появилась идея сервиса, который анализирует видео, чтобы выявить личное, эмоциональное отношение спикера к тому, что он рассказывает, а также чтобы выявить значимые моменты выступления, и в итоге создает инфографику по выступлению.

Также я расскажу о том, как сервис был построен и запущен, какие сторонние сервисы и фреймворки мы использовали в процессе разработки и запуска, а также покажу то, что в итоге получилось.

Software 2.0 - технологии и приложения

Павел Адылин (Россия), исполнительный директор Artezio (группа компаний ЛАНИТ)

Исполнительный директор Artezio Павел Адылин расскажет об особенностях реализации проектов с использованием технологий искусственного интеллекта сервисными компаниями. В докладе будут затронуты вопросы накопления технологической экспертизы, подготовки инженерных кадров, выбора бизнес-модели, методологии ведения проектов и организации эффективных коммуникаций с корпоративными заказчиками. Эксперт поделится опытом создания решений для разных отраслей.