Облачная аналитика
для промышленности.
Как внедрять ИИ уже сегодня
Облачные решения и машинное обучение для задач промышленных предприятий в текущих условиях
19 апреля в 12:00 эксперты Yandex.Cloud и Beltel Datanomics расскажут о том, как можно использовать облачные технологии и машинное обучение для решения бизнес-задач промышленных предприятий в текущих условиях. В частности, речь пойдет об облачных сервисах, с помощью которых можно собирать и анализировать данные, создавать и обучать ML-модели, а также разворачивать модели быстро и без лишних затрат. Полученные ML-модели могут быть использованы в предиктивной и предписывающей аналитике: они помогают предсказывать важные показатели, определять курс действий и создавать стратегию.
Архитектор продуктового направления ML/AI в Yandex Cloud
Максим Хлупнов
В программе
Когда для проектов по машинному обучению имеет смысл выбирать облака
• ML для бизнес-задач промышленности: в каких случаях машинное обучение удобнее начинать в облаках
• В каких проектах облако — наилучший выбор для эксплуатации моделей
• Основные проблемы, блокеры и ограничения, а также варианты их решения
• На какие решения на рынке стоит обратить внимание
Анна Племяшова
Директор Beltel Datanomics
Практические кейсы внедрения систем искусственного интеллекта. Предиктивная и предписывающая аналитика для промышленности
• Какие решения наиболее востребованы в промышленности
• Примеры типовых задач и подходов к построению систем AI на производстве
• На сколько этапов разбивать проект и рамки пилотных проектов
• Схема запуска AI проектов в промышленную эксплуатацию и с какими сложностями можно столкнуться
• Факторы успеха проекта с применением технологий AI
Мы рекомендуем посетить вебинар собственникам предприятий и специалистам на следующих позициях: генеральный директор, операционный директор, руководитель производства, директор по продажам, ИТ-директор, CTO, CDO, CDTO, финансовый директор, руководитель коммерческого или ИТ-отдела, аналитик.

Облачные решения и машинное обучение помогут снизить затраты, предотвратить выход из строя дорогостоящего оборудования, решить проблему с логистикой комплектующих и запасных частей для проведения ремонтов.


Дата и время
12:00 GMT+3, Online
19 апреля 2022 г.
Регистрация
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Контакты