Тренды, разобранные по делу
Разработка ПО, импортозамещение, прикладной ИИ, безопасность КИИ и интеграция – без хайпа, с практикой системного интегратора.
GPT-3 и большие языковые модели: что это значит для бизнеса
Разбираем анонс GPT-3 от OpenAI: на что способны большие языковые модели, где они применимы в B2B и госсекторе и какие ограничения учитывать.
ЧитатьНацстратегия развития ИИ до 2030 утверждена: ориентиры для бизнеса
Что Указ Президента о развитии ИИ до 2030 года означает для бизнеса и госсектора: ориентиры, данные, инфраструктура и первые практические шаги.
ЧитатьНациональная стратегия развития ИИ: что значит для отрасли
Россия готовит национальную стратегию по искусственному интеллекту. Разбираем, что это меняет для разработчиков ПО, бизнеса и госсектора.
ЧитатьРаспознавание лиц и биометрия: технологии и правовые границы
Как работает распознавание лиц, где проходят правовые границы сбора биометрии в России и что учитывать бизнесу и госсектору при внедрении.
ЧитатьGPT-2 и генеративные модели: возможности и риски для бизнеса
Разбираем GPT-2 от OpenAI: что генеративные языковые модели дают бизнесу и госсектору, какие несут риски и как внедрять их осознанно.
ЧитатьMLOps: как вывести модели машинного обучения в продакшн
Почему ML-модели застревают в Jupyter-ноутбуках и как наладить воспроизводимость, деплой и мониторинг моделей в продакшене для бизнеса и госсектора.
ЧитатьBERT и новая эра NLP: что изменится в обработке текстов
Модель BERT от Google меняет правила NLP: двунаправленный контекст, перенос обучения и меньше размеченных данных для корпоративных задач.
ЧитатьКомпьютерное зрение в промышленности: контроль качества и безопасность
Как компьютерное зрение решает задачи контроля качества и промышленной безопасности: архитектура, интеграция с производством и условия внедрения.
ЧитатьЧат-боты и NLP: автоматизация поддержки на практике
Как чат-боты и обработка естественного языка снижают нагрузку на поддержку в B2B и госсекторе: сценарии, интеграция, реальные ограничения 2018 года.
ЧитатьГлубокое обучение в бизнесе: от хайпа к прикладным задачам
Где глубокое обучение реально работает в бизнесе и госсекторе в 2018 году, а где переоценено. Прикладные сценарии, требования к данным и инфраструктуре.
ЧитатьЧат-боты второго поколения: NLU и интеграция с бэкендом
Чем боты с NLU отличаются от сценарных меню, как связать их с CRM и учётными системами и что это даёт бизнесу и госсектору.
ЧитатьMLOps до того, как это назвали: эксплуатация моделей в продакшене
Обучить модель – половина дела. Разбираем, как держать ML-модели в продакшене: версионирование, мониторинг дрейфа, откаты и контроль данных.
Читать