🗣 Как устроена учебная практика в онлайн-магистратуре? 🎓

Екатерина Мариненко, менеджер онлайн-магистратур ТГУ, рассказывает, как студенты работают над реальными задачами индустриальных партнеров и получают практический опыт еще во время обучения.

В ролике вы узнаете:

🟦 зачем нужна практика в магистратуре и как она связана с будущей профессией;
🟦 как строится работа с компаниями-партнерами;
🟦 какие проекты выполняют студенты программы «Искусственный интеллект и обработка естественного языка»;
🟦 какие навыки помогают получить практические кейсы от реальных заказчиков.

Подробнее об онлайн-магистратурах ТГУ по ссылке!

👉🏻 смотреть видео во ВКонтакте

🗣 Как AI-системы получают доступ к актуальным знаниям? 🧠

Открытый вебинар онлайн-магистратуры ТГУ «Искусственный интеллект и обработка естественного языка»

LLM умеют генерировать тексты, писать код и анализировать данные. Но без доступа к внешней информации даже самые мощные модели начинают «галлюцинировать». Именно поэтому RAG (Retrieval-Augmented Generation) стал одной из ключевых технологий современного AI.

На вебинаре «Карта RAG 2026: от векторного поиска до агентных и графовых систем» вместе с Ильёй Тураевым, старшим ML-инженером компании Proback, разберём:

🟦 как устроены современные RAG-системы;
🟦 почему retrieval стал основой AI-продуктов;
🟦 что такое Agentic RAG и Graph RAG;
🟦 как AI работает с текстом, изображениями и другими форматами данных;
🟦 какие инженерные задачи приходится решать при создании production-ready решений.

Вебинар будет полезен ML-инженерам, AI-разработчикам, аналитикам и всем, кто хочет понимать, как сегодня создаются AI-системы, способные работать с актуальными данными и решать реальные бизнес-задачи.

💻 Онлайн, бесплатно
📅 16 июня
🕐 13:00 (мск) / 17:00 (тск)

👉🏻 регистрация по ссылке

🗣 Computer Vision в играх: от Doom до AlphaGo и вашего первого игрового бота 🧠

Открытый вебинар онлайн-магистратуры ТГУ «Компьютерное зрение и искусственный интеллект»

Как создать на Python бота для игры «2048», используя методы компьютерного зрения?

На вебинаре разберём подход, при котором программа воспринимает игру так же, как человек: видит происходящее на экране, распознаёт цифры в ячейках и принимает решения на основе полученных данных.

Вместе заглянем в код ИИ-агента и убедимся, что современный CV-бот — это понятная система, где результат можно проверить на каждом этапе работы.

На вебинаре разберём:

🟦 как самостоятельно собрать и разметить датасет для обучения нейросети;
🟦 как обучить нейросеть YOLOv8n находить игровое поле всего за 50 шагов обучения;
🟦 как распознавать цифры в ячейках по их цвету;
🟦 как выбирать лучший ход с помощью симулятора.

Вебинар будет полезен разработчикам, специалистам по Data Science и Computer Vision, а также всем, кто интересуется компьютерным зрением, искусственным интеллектом и созданием игровых ботов.

💻 Онлайн, бесплатно
📅 20 июня
🕐 13:00 (мск) / 17:00 (тск)

👉🏻 регистрация по ссылке

Встречаемся сегодня на вебинаре про RAG и доступ AI к актуальным знаниям 🧠

На вебинаре «Карта RAG 2026: от векторного поиска до агентных и графовых систем» вместе с Ильей Тураевым разберем:

🟦 как устроены современные RAG-системы
🟦 почему retrieval стал фундаментом AI-продуктов
🟦 что такое Agentic RAG и Graph RAG
🟦 как модели работают с текстом, изображениями и другими типами данных
🟦 какие инженерные задачи возникают при создании production-ready решений

Эфир будет полезен ML-инженерам, AI-разработчикам, аналитикам и всем, кто хочет понимать, как сегодня реально устроены системы, работающие с актуальными знаниями и бизнес-задачами.

💻 Онлайн, бесплатно
🕐 Сегодня в 13:00 (МСК) / 17:00 (ТСК)

👉 смотреть вебинар

🎧 Начинаем через 5 минут! 🧠

Смотрим открытый вебинар онлайн-магистратуры ТГУ «Искусственный интеллект и обработка естественного языка»

Вместе с Ильей Тураевым разберём:

🟦 как устроен RAG
🟦 почему без retrieval современные AI не работают
🟦 что такое Agentic RAG и Graph RAG
🟦 как модели работают с разными типами данных

💻 Онлайн, бесплатно
📍 Подключиться по ссылке