Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту

Name: Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту
Start: 2026-10-14
End: 2026-10-14
Location: Москва

14 октябряМосква, РоссияОфлайнПлатно

Искусственный интеллектМенеджментКультура и искусство

Конференция TAdviser «Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту» состоится 14 октября 2026 года. Мероприятие фокусируется на переходе от экспериментального использования ИИ к его промышленному внедрению и управлению жизненным циклом моделей. Для бизнеса всё более важными становятся вопросы качества данных, прозрачности алгоритмов, экономического эффекта и регуляторных ограничений, а также интеграции ИИ в существующие ИТ-архитектуры. Участники поделятся кейсами, где ИИ не просто автоматизирует рутину, а становится стратегическим партнером в принятии решений. На конференции обсудят: Как изменилось отношение бизнеса к ИИ за последний год? Какие сценарии применения ИИ стали массовыми? Где заканчиваются пилоты и начинается промышленная эксплуатация? Какие данные являются ключевым активом для ИИ-проектов? Как обеспечить качество и полноту данных? Какие отечественные ИИ-платформы ИИ эффективно используются в 2026 году? Как выбирать архитектуру для ИИ-решений? Как интегрировать ИИ в ERP, CRM и другие корпоративные системы? Какие задачи лучше решаются с помощью машинного обучения? Как использовать генеративный ИИ в бизнесе? Какие риски несёт использование LLM? Как обеспечивать интерпретируемость и прозрачность моделей? Как управлять жизненным циклом моделей (MLOps)? Какие отрасли лидируют по внедрению ИИ? Как меняется архитектура корпоративной аналитики в сторону Data Mesh и Real-Time Data Platforms? Как построить единый каталог данных (Data Catalog) и обеспечить управление метаданными в распределенной среде? Какие инструменты и практики Data Governance стали стандартом де-факто в 2026 году? Как автоматизировать обеспечение качества, актуальности и достоверности данных (Data Quality) на всех этапах? Какие подходы к хранению и каталогизации данных наиболее эффективны для AI/ML? Какие open-source решения (российские форки и разработки) активно развиваются в области Big Data? Как управлять жизненным циклом больших данных в гибридной инфраструктуре? Какие современные инструменты ETL/ELT и Data Integration используются на практике? Какие решения применяются для анализа неструктурированных данных? Как реализовать принципы Data Fabric и Data Mesh в крупных корпоративных средах с множеством доменов? Какие инструменты визуализации данных наиболее востребованы? Как обеспечить масштабируемость ИИ-решений? Какие требования к вычислительным ресурсам критичны? Как оптимизировать затраты на инфраструктуру для ИИ? Как обеспечить безопасность данных при использовании ИИ? Какие регуляторные инициативы влияют на рынок? Как строить и монетизировать дата-продукты как внутри компании, так и для внешних партнеров? Какие новые технологии ускоряют обработку и анализ данных? Какие тренды определят развитие рынка в ближайшие годы?

Регистрация и подробности — на официальном сайте организатора.

Назад в каталог

Похожие события