Ended 6 months ago
Практика внедрения GenAI в бизнесе. Будет интересно специалистам по ML&DS, которые уже имеют опыт применения генеративных технологий или только начинают с ними знакомиться.
Artificial IntelligenceMachine LearningData Science
Когда: 6 декабря (пятница), 18:00 – 22:00 МСК
Формат: офлайн и онлайн-трансляция
Где: Москва, ул. Садовническая, 9А, БЦ Space. Требуется регистрация.
Вас ждут три технических доклада от опытных экспертов, которые поделятся свежими кейсами внедрения ИИ в продуктах и бизнес-процессах.
Эксперименты с нейронными сетями, особенности дообучения моделей, адаптация и продуктивизация. Много hardcore и практики, а бонусом — полезный нетворкинг с коллегами по цеху.
18:30-19:10 — «Виртуальная фотосъемка для продавца на маркетплейсе: возможности Gen AI». Нейросети как альтернатива фотосессиям: виртуальная примерка и подбор подходящих аватаров для бренда.
Арнольд Сааков, руководитель отдела разработки сервисов искусственного интеллекта, ecom.tеch (ex Samokat.tech);
Задача виртуальной примерки появилась некоторое время назад и сразу получила популярность в научной и бизнес-среде, что привело к созданию множества решений различного качества. Как же из этого разнообразия выбрать и адаптировать под данные маркетплейса модель, которая учтёт ваши архитектурные ограничения и будет гибкой к доработке и масштабированию?
Внутри доклада:
Продемонстрируем, как выглядит готовое решение на Мегамаркете.
19:10-19:50 — «ИИ-ассистент для дарксторов Самоката».
Павел Северилов, руководитель группы применения алгоритмов обработки естественного языка, ecom.tеch (ex Samokat.tech).
Где хранить цитрусовые: в холодильнике или при комнатной температуре; влияет ли на качество авокадо наличие или отсутствие плодоножки; какую температуру должна поддерживать машина при доставке фруктов? Верный ответ на эти вопросы позволяет правильно сохранять свежесть продуктов и доставлять их в лучшем виде клиентам.
Ранее товароведы могли найти ответы на эти и другие вопросы в инструкциях и базе знаний, однако поиск занимает продолжительное время, особенно если это касается новых сотрудников. Для увеличения эффективности, сокращения времени обучения и поиска информации мы внедрили ИИ-ассистента, который хорошо понимает человеческий язык и даёт быстрые ответы на любые вопросы в дарксторах.
В докладе расскажем о тонкостях реализации архитектуры решения на основе RAG и LLM, какие модели использовали и как учили, как встраивали ASR. В конце соберем рецепт, как быстро и качественно сделать своего ИИ-ассистента на основе LLM.
19:50-20:10 — Перерыв
20:10-21:00 — «От потоковой обработки к генерации: AI-алгоритмы для автоматизации работы с фотографиями товаров на маркетплейсе».
Александр Савельев, руководитель группы развития технологий компьютерного зрения, ecom.tеch (ex Samokat.tech);
Татьяна Гришина, менеджер продукта, ecom.tеch (ex Samokat.tech).
Как с помощью нейросетей успешно и предсказуемо решать рутинные задачи обработки тысяч изображений за секунды, а не дни.
Познакомимся с тремя наиболее частыми задачами из рабочего процесса ретушера на маркетплейсе: удаления фона, улучшения качества изображений и генерации теней.
Поговорим о том, как адаптировать базовые генеративные модели компьютерного зрения под конкретную ситуацию, на что обратить внимание при дообучении и внедрении. Расскажем, как разработать свою модель в отсутствие подходящего open-source решения на примере собственного недавно запущенного ИИ-сервиса генерации теней.
Покажем в режиме реального времени работу сервисов в кабинете ретушера Мегамаркета.
Информационные партнёры:
Our website uses cookies, including web analytics services. By using the website, you consent to the processing of personal data using cookies. You can find out more about the processing of personal data in the Privacy policy