Мы тоже будем там со стендом! Приходите знакомиться, общаться и обсуждать, как технологии меняют бизнес уже сегодня

📍Встречаемся 9 апреля в 10:00 в Москве. Место проведения — кинотеатр «КАРО 11 Октябрь» (ул. Новый Арбат, 24)

Разберём, как выстроить карьерный трек в IT за пределами чистого кодинга, чтобы не застревать в джунах, и почему навык чёткого формулирования мыслей одинаково важен как для быстрого роста до лида, так и для получения точных результатов от нейросетей без лишних итераций

⏺14 сценариев сбоя RAG и как их воспроизвести в тестовом стенде;
⏺ почему Knowledge Graphs решают то, с чем не справляются векторы;
⏺ как внедрить детерминированную логику поверх графа для вопросов «чего не хватает?» и «совместимы ли компоненты?».

Уйдёте с colab с инструкциями и Test Suite, чтобы проверить свою систему в тот же день.

⏺реальный стек для VoIP с ИИ: какие технологии выбрать и где узкие места;
⏺путь сигнала от звонка до эмпатичного ответа через SIP-транк и LLM;
⏺оптимизация latency, параллельная обработка и масштабирование под нагрузку;
⏺observability звонков: как отлаживать сбои и контролировать качество ответов.

Заберете с собой знания как сделать работающего ИИ-агента для обработки звонков, готового к деплою.

⏺почему системные промпты не защищают от утечек данных и токсичного контента;
⏺Machine Unlearning: как точечно стирать информацию из весов модели без полного переобучения;
⏺инструменты, метрики, результаты наших экспериментов и OpenSource-решение на базе OpenUnlearning.

Получите готовый инструмент и практическое понимание Machine Unlearning для своих задач.

Стартовая точка любой AI-трансформации. Без внятного ответа на этот вопрос любое внедрение превращается в поход в аптеку без диагноза. Разобрали, как сформулировать стратегические цели и зачем это нужно до выбора любого инструмента.

Оргструктура, метрики, процессы, технологии, корпоративная культура. Разобрали, как честно зафиксировать точку А, чтобы маршрут до точки Б был реалистичным, а не wishful thinking.

Берём линейку и меряем дельту между желаемым и реальным. Формируем список AI-инициатив, оцениваем готовность к их реализации и выделяем блокеры. Готовим почву для приоритезации.

Список инициатив есть, но браться за всё сразу — верный способ не получить ничего. Разобрали, как оценить потенциальную ценность каждой инициативы через формулу Масштаб x Частота x Сложность, расставить приоритеты через матрицу «Ценность — Достижимость» и собрать из этого реалистичную дорожную карту в три фазы: фундамент, масштабирование, оптимизация.

Один из самых болезненных этапов: свести ожидания бизнеса, продуктовый дизайн и технические ограничения так, чтобы никто не ушёл обиженным. Разобрали подход, который работает.

Финальная часть цикла. Эволюционная архитектура, FinOps-контроль, AI-as-a-Service через PBC-кубики и TRiSM-слой для управляемости и безопасности. Всё, что нужно, чтобы пилот вырос в полноценное решение без финансовых сюрпризов.