Блок 1: Введение в нейросети

Рассказали, что такое ИИ и как он работает в современном бизнесе.
Обзор основных областей применения ИИ в различных индустриях, включая примеры успешных внедрений.

Блок 2: Практическое применение ИИ в аудите

Рассмотрели конкретные задачи аудиторов и разобрали, как ИИ может помочь решать их болевые задачи.

Блок 3: Интерактивная сессия

Кульминацией программы стала работа в командах: участники разделились на 7 групп и, используя наш фреймворк и методологию, разработали собственные проекты по внедрению ИИ в процессы компании.
Программа обучения
Это было третье обучение для Газпром нефти. В этот раз основной запрос был познакомить отдел аудиторов с трендами в области ИИ, рассказать, как использовать ИИ для автоматизации рутинных задач и разобрать на практике внедрение ИИ в процессы отдела аудиторов
Запрос компании
«Газпром нефть» — один из лидеров российской нефтегазовой отрасли, активно внедряющий инновационные решения для повышения эффективности и оптимизации производственных процессов.
О заказчике
Корпоративное обучение для отдела аудиторов для компании «Газпром нефть»
Технологии и сервисы
ChatGPT
YandexGPT
GigaChat
Gamma
Просто о сложном
Мы нацелены на не-айтишную целевую аудиторию при подготовке выступлений. Наша задача — донести суть простым и понятным языком на жизненных примерах
Перед каждым обучением мы запрашиваем конкретные задачи клиента, которые больше всего «болят». Из них выбираем те, которые можно ускорить или совсем делегировать нейросетям
Ориентированы на практику
Мы против скучных и монотонных лекций. Мы за то, что лучшее обучение это то, которое усваивается через эмоции. Поэтому наши спикеры полны энергии на протяжении всего
Энергия спикера
Внимание! Безопасность
Мы понимаем, что использование ИИ-инструментов для российских компаний — особый вызов для безопасности компаний. Поэтому в наших программах мы всегда показываем российские аналоги, а также даем инструкцию, как избежать утечек корпоративных и персональных данных.
Особенности
— что наши клиенты ценят больше всего
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
Преподаватель
Анна Швец
Нейрохудожница или AI artist
・ Креативный директор, продюсер
・ Специалист по нейросетям
・ Founder продакшена по созданию фото, видео и нейро-контента
Яндекс, MyDearPetra, Samsung, Вкусно и точка, Pexels, Hllo friend, Canva, Well Received
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