Cтрим развития

Этот стрим развития посвящен практическому развитию навыка, который определяет успех проектов: убедительное обоснование технологических решений для бизнеса. Осваивать методологии и инструменты предлагаем на практике:

✦ Практикум по аргументации в группах. Участники, распределенные по тематическим ролям, разработают и протестируют стратегии убеждения в условиях, имитирующих реальные обсуждения. Лучшие решения будут представлены всей аудитории.

✦ Сессии с экспертами из бизнеса. Уникальная возможность получить обратную связь от действующих руководителей (например, финансовых директоров). Вы сможете проверить свои аргументы в диалоге, что позволит понять ключевые критерии принятия решений на стороне заказчика.

✦ Дискуссия о повышении эффективности разработки. Профессиональный разговор о практическом применении ИИ-инструментов в разработке для увеличения производительности и качества результатов. Основано на реальном опыте внедрения.

Вы столкнулись с «наследством»: разрозненные данные на физических носителях, дубли, синонимы и отсутствие структуры? Или вам нужен миллион изображений для обучения модели? Мы подготовили практическое руководство по превращению хаоса в качественный массив.

✦ Практический практикум. Освойте методы и инструменты для структуризации сложных, «грязных» данных и масштабного сбора информации.

✦ Серия практических примеров от экспертов индустрии. Узнайте, как решали задачи подготовки датасетов в медицине, геологии и других предметных областях.

Приходите прокачать навыки работы с устаревшими данными, систематизировать подход к созданию датасетов и найти эффективные решения для своих проектов.

Этот стрим развития посвящён промышленной разработке мультиагентных систем. Мы разберем полный цикл — от проектирования архитектуры до мониторинга и масштабирования в эксплуатации.

В программе:

✦ Экспертный воркшоп. Практическое проектирование агентных систем: разделение ответственности, координация, обработка ошибок.

✦ Демо-зона инструментов и платформ. Оцените и протестируйте ключевые инструменты для создания и управления агентами в одном месте.

✦ Глубокие доклады по инженерным аспектам. Выбор LLM, контроль стоимости, обеспечение надежности и observability в работающей системе.

Одна из сложных задач в проекте с машинным обучением — выстроить реалистичные ожидания. Когда бизнес требует 100% точности, а команда знает, что даже человек ошибается, возникает конфликт. Мы обсудим, как вести диалог с бизнесом и коллегами на языке объективных возможностей технологий, разберем клюhttps://www.artlebedev.ru/typograf/about/чевые организационные и коммуникационные барьеры на пути внедрения.

✦ Доклад «Принципы работы с вероятностью, как объяснить бизнесу, что мы работаем с вероятностью и нужно по-другому проектировать продукт».

✦ Мастер-класс «Переговоры с бизнесом». Участники сыграют в баттл по реальному кейсу: заказчик против специалиста по работе с большими данными. Научитесь аргументировать ограничения и возможности машинного обучения.

✦ Закрытая сессия. Коллективный разбор реальных проектов, где применение AI не решило задачу. Анализируем ошибки в безопасной среде, чтобы не повторять их в работе.

✦ Сравнительный анализ «Вилка решений». Разберем два похожих бизнес-кейса, где требуются принципиально разные подходы. Поймем, как минимальное изменение в условиях меняет выбор технологии.