Наши обучения состоят из 4 основных частей

1. База по нейросетям

На этом этапе мы разбираемся в азах нейросетей простым языком, чтобы участники понимали основные принципы работы для болеее эффективного использования

2. Результаты исследований эффективности

Подкрепляем статистикой и исследованиями о том, как нейросети реально повышают эффективность сотрудников, чтобы мотивировать их слушать материалы

3. Разбор на практических примерах клиента

Собираем программу из конкретных задач клиента. Это могут быть более общие задачи, например, ускорение поиска информации, составление повестки и итогов встречи, коротка выжимка документов, статей, видео

Помогаем экономить до 20 часов в неделю

4. Кейсы индустрии

Отбираем лучшие практики внедрения ИИ по всему миру в конкретной индустрии партнера

Кто обучает?

Когда надо обучить широкую аудиторию ИИ-инструментам для работы с нуля (например, юристы, HR-ы, сейлзы и т. д.), рассказать про тренды, кейсы и дать практику

Преподаватель

Дарья Фокина

・СЕО Студии Искусственного Интеллекта
・Спикер и модератор дискуссий на тему ИИ для бизнеса
・Автор статей в СМИ и телеграм-канала на тему ИИ для бизнеса
・Преподаватель ИИ для бизнеса в НИУ ВШЭ, Product University, Нетологии
・Ex Chairwoman Unilever Millennials Board
・Победитель Russian Business Leaders
・Выпускница НИУ ВШЭ, МШУ Сколково

Преподаватель

Дмитрий Твердохлебов

・ Директор продукта бизнес-юнита Искусственного Интеллекта VK (AI/voice assistants/smart devices)
・ Действующий трекер и ментор МШУ Сколково и Фонда Развития Интернет Инициатив
・ Преподаватель Высшей Школы Экономики

Преподаватель

Александр Жадан

・ Руководитель проекта по нейронным сетям TenChat
・ Cоавтор курса «Нейросети: практический курс» в Skillbox
・ Сделал два громких кейса в России с ИИ: написал диплом и выбрал невесту при помощи ChatGPT
・ Провёл более 100 консультаций и выступлений по использованию нейросетей

Когда надо обучить технически продвинутую аудиторию (ML, Data Science, разработчики и аналитики)

Преподаватель

Александр Сарачаков

• Преподаватель Сбер.Университета. Курс «Байесовские методы машинного обучения» и «Компьютерное зрение» 4 года под руководством Алексея Зайцева
• Экс-преподаватель МФТИ и Saint-Petersburg Computer Science school. Курс «Анализ данных»
• Тим-лид в команде глубокого и машинного обучения в BostonGene, 4.5 года
• Экс-квант в хедж-фонде WorldQuant. В течение 4 лет применял глубокое и машинное обучение для прогнозирования фондового рынка
• Создал и продал стартап-резидент Сколково на основе компьютерного зрения
• PhD вычислительная биология, научрук М.С. Гельфанд

Преподаватель

Анатолий Бардуков

・ Автор программы, академический руководитель Курса Инженер данных Яндекс Практикума
・ Преподаватель НИУ ВШЭ Департамента анализа данных и искусственного интеллекта
・ Курсы: Big data essentials, Large scale machine learning, Методы сжатия и передачи медиа
・ Спикер, лектор, семинарист Курса Data Engineer СберУниверситета