ИИ и данные: что реально применяется, куда смотреть бизнесу, как повысить эффективность за счёт ИИ

Обсуждаем:
— Текущие тренды: BI + ИИ, Данные + ИИ.
— ИИ для работы с данными – что это на самом деле такое?
— Типовые сценарии применения ИИ для работы с данными?
— Сколько и какие данные нужны, чтобы применение ИИ было уместным?
— Кто должен работать в компании, чтобы внедрить ИИ?
— Компания хочет внедрить ИИ – с чего начать?
— ChatGPT и данные: может ли работать такая связка?
— Как тестировать применение ИИ: откуда мы узнаем, что получилось верно?

Эксперты:
— Никита Тарасов, Head Of Data Science, СКБ Контур
— Александр Кварацхелия, Архитектор BI-системы Analytic Workspace, Кандидат математических наук
Беседу ведет Михаил Греков, Руководитель отдела продуктовой разработки Analytic Workspace

00:00 - Вступительное слово.
2:10 - Тренды, термины и смыслы: большие данные (Big Data), Business Intelligence (BI), искусственный интеллект (ИИ)
8:15 - Уровень развития ИИ на сегодняшний день
11:10 - Тренд популяризации ИИ. Предпосылки развития ИИ: накопленные данные, математические алгоритмы, технологии
13:20 - Роли и уровни специалистов для развития и разработки ИИ внутри бизнеса
19:00 - Предпосылки и механики выстраивания ИИ внутри компаний
24:00 - Чем отличается Data Scientist от BI-аналитика
27:10 - Чем отличается Искусственный интеллект от машинного обучения
33:10 - Как понять, когда в компании пора внедрять ИИ. Станет ли ИИ реальным рыночным преимуществом. Давление инфополя.
39:50 - Алгоритмы тестирования ИИ
44:50 - Как происходит обучение математических алгоритмов ИИ