ODS Moscow в гостях у МФТИ: особенности работы с ИИ-моделями в стартапах и в корпорациях | МФТИ Digital

Еще больше полезного: Сайт: Telegram: По всем вопросам: digital@ AIWeek — серия интервью об искусственном интеллекте и больших данных и возможность поговорить с ведущими экспертами индустрии Гость эфира: Даниель Щебентовский Lead ML-направления в международной FinTech-компании Основатель московского хаба ODS (Open Data Science) – крупнейшего Data Science сообщества в России Co-founder двух AI стартапов Telegram-канал Даниеля: ODS Moscow: О чем поговорили: Open Data Science - что такое и почему там обязательно надо быть Что ищут корпорации в ИИ-стартапах и какие ИИ-технологии интересны рынку С какими техническими и организационными проблемами сталкиваются ИИ-стартапы на разных стадиях развития Как корпорации оценивают эффективность ML-команды Проблема ограниченного доступа к данным, объяснимость и доверие к black-box моделям Тайм-коды 00:00 Заставка 00:09 Представляем Даниеля 00:48 Как попал в сферу искусственного интеллекта 02:55 Что происходит в Московском хабе Open Data Science 05:15 В каких индустриях ИИ активнее всего внедряется 07:17 Интересны рынку сейчас технологии распознавания и поиска музыки? Юзкейсы моделей 11:24 На каком этапе развития выгоднее всего продаться корпорации 12:58 Чего ждут корпорации от юнит-экономики ИИ-стартапов 17:25 Привлекают ли стартапы на основе ИИ-моделей внимание инвесторов или весь рынок займут наиболее крупные игроки? 20:33 Первые шаги для создания IT-стартапа с нуля прямо сегодня 23:36 За счет чего живут ИИ-стартапы 25:36 Как должна выглядеть идеальная команда для ИИ-стартапа 28:52 Как найти идею для ИИ-стартапа 30:16 Куда движется NLP 32:06 С каким проблемами сталкиваются корпорации при внедрении ИИ-решений 37:46 Как корпорации оценивают эффективность ИИ-команды 39:26 С какими техническими и организационными проблемами сталкиваются стартапы на стадиях развития 44:33 Кастомные модели vs Low-code и Zero-code-решений. No-code конвейеры подготовки данных для ML-моделей 48:00 Где брать данные стартапу 51:16 Синтетические данные 53:49 Как стартапу найти первых клиентов 57:17 Доверие к ML-моделям и Explainable AI