Минздрав запустит платформу для врачей и разработчиков ИИ

42ab77cd61.jpg

Минздрав запустит платформу для врачей и разработчиков ИИ

Минздрав России планирует запустить платформу искусственного интеллекта, которая объединит медицинское сообщество и разработчиков. Она нужна, чтобы сформулировать точные клинические задачи для ИИ.

20220922 ГончароваАБ Применение ИИ для анализа МД


Семинар по оптимизации, машинному обучению
и искусственному интеллекту (O & ML)

22 сентября 2022 года
Доклад А. Б. Гончаровой
«Применение искусственного интеллекта
для анализа медицинских данных».

Сайт семинара: http://oml.cmlaboratory.com/

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПРИКЛАДНОМ ЗДРАВООХРАНЕНИИ


В среду, 2 марта, на площадке ЦСР состоится круглый стол «Искусственный интеллект в прикладном здравоохранении», участники которого обсудят стратегические факторы развития и прикладного потенциала цифровых и гибридных решений с использованием технологий искусственного интеллекта в прикладных процессах системы здравоохранения. Начало мероприятия в 11.00.

Gitex 2022 — Крупнейшая выставка роботов, технологий и искусственного интеллекта в Дубае


✅ Все качественные комплектующие для роботов здесь: https://innodrive.ru/about/
Реклама ООО «Иннодрайв»
ID: LjN8KK8im

✅ Telegram: https://t.me/PROrobotovchannel
✅ По вопросам рекламы и сотрудничества пишите: [email protected]

✅ Tik Tok: https://www.tiktok.com/@prorobotov
✅ Яндекс.Дзен: https://zen.yandex.ru/prorobotov
✅ ВКонтакте: https://vk.com/PROrobotov

Всем привет! Вы на канале PRO Роботов и в этом видео представляем Вашему вниманию новости информационных технологий. В Дубае прошла крупнейшая в мире выставка роботов и технологий будущего GITEX 2022. Революционные разработки, инновационные технологии, футуристические решения, роботы и беспилотные автомобили. Мы выбрали для вас все самое интересное и собрали в одно видео. Смотрите до конца и подписывайтесь на канал. Полетели!

#proроботов #роботы #технологии #технологиибудущего #выставкароботов #gitex2022

Больше интересной и полезной информации:
✅ Обзоры и топы https://www.youtube.com/playlist?list=PL20iIlY9PZBJn6AEru0jX9Zei39fXwg5N
✅Обзоры техники: роботы, дроны и т.д. https://www.youtube.com/playlist?list=PL20iIlY9PZBIuAKKIux7dgVD2_-QaU7SW
✅ Новости технологий: https://www.youtube.com/playlist?list=PL20iIlY9PZBJ4FzrsiPRqqf0e4ngq4wh7

PRO Роботов — не просто канал про роботов и технологии будущего, нас интересует наука, техника, новые технологии и робототехника во всех проявлениях, новости науки, новости технологий, новости науки и технологий, так что в будущем возможно расширение тем для выпусков. На сегодня наш влог просто рассказывает о сложных вещах, следит за новостями, делает обзоры выставок, конференций и мероприятий, где главные действующие лица — роботы! Подписывайтесь на канал и ставьте лайк видео!

00:00 В этом видео
01:40 500 компаний на выставке
02:15 Робот Ameca
02:45 Летающий мотоцикл XTurizmo Limited Edition
03:15 Самый большой летающий транспорт
04:10 Летающие авто Skydrive
04:40 Автономный электромобиль Cadillac InnerSpace
05:40 Хирургический микроскоп
06:45 PillBot от компании EndiaTX
7:24 Мини-робот
7:37 Компания Промобот на выставке
8:16 Robosculptor
8:44 Cruise Origin
9:00 Микроавтобус Taxi
9:29 Робот пожарный Thermite RS3 от Howe & Howe
9:58 Октокоптер Neo от FlyCam
10:35 Swiss-Mile
11:15 Четвероногий робот Mwafeq
11:45 Мобильные роботы Оттобот от Ottonomy
12:10 Acer Spatial labs
12:34 Роботы Pepper

Фабрика искусственного интеллекта


Фабрика искусственного интеллекта – предпосылки, практика, перспектива

Модератор: Станислав Ашманов, генеральный директор, Наносемантика

В этой сессии мы поговорим о том, как удовлетворить лавинообразный рост «аппетита» бизнеса к практическому применению искусственного интеллекта. Как влияет уровень зрелости бизнеса на успешное внедрение ИИ и какие вызовы стоят при переходе от точечных внедрений к системной ИИ трансформации.
MLOps – конвейер разработки и внедрения для создания фабрики моделей
Как переиспользовать лучшие практики организации ИТ конвейера разработки ПО в целях создания ИИ и не потерять фокус на Data Science?
Мы рассмотрим путь от понимания особенностей разработки и жизненного цикла моделей до адаптации лучших практик DevOps применительно к системам ИИ. Мы увидим практический пример организации инфраструктуры для массовой промышленной In-House разработки систем ИИ. Мы попробуем ответить на вопрос: Зачем нужны адаптированные инструменты и процессы MLOps. Какие они дают преимущества и возможности по сравнению с стандартным CI/CD инструментарием DevOps? В каких случаях можно использовать CI/CD DevOps без изменений, а в каких без адаптации уже не обойтись. Как влияет конвейеризация разработки и внедрения моделей на работу Data Scientist’s, какие новые требования предъявляет.
Юрий Карев, начальник Управления процессов и стандартов моделирования и машинного обучения, ВТБ
Мифическая воспроизводимость в ML-разработке
Инструменты для ML Ops практик бурно развиваются. Особое внимание в них уделяется проблемам воспроизводимости результата, как на этапе разработки, так и при последующей эксплуатации ML-сервиса. Мы расскажем про основные мифы вокруг современных систем, пытающихся решить эту проблему, а также про практические сценарии их использования. Мы погрузимся в проблему вопроизводимости при построении ML-решений и опишем нерешенные проблемы, которые остаются в этой области.
Артем Трофимов, руководитель команды разработки Yandex DataSphere
Комплексное решение для работы с ML-моделями: опыт Mail.ru Group
Решение создано для использования ML-моделей в production режиме, что накладывает на него жесткие требования по SLA: система должна отвечать менее чем за 1 минуту и успевать просматривать актуальные данные. Одной из важных особенностей решения является универсальность применения моделей, что обеспечивается за счет хранения фичей на серверах и в «сыром» виде. В рамках доклада мы расскажем и о других особенностях решения, объеме хранимых фичей, а также о трех этапах процесса обработки запроса к системе.
Максим Карпенко, руководитель группы дискриптивной аналитики, Mail.Ru Group
Инструменты CI/CD для потокового ML
Евгений Лопаткин, Data Engeneer, Tele2
MPP подход в AutoML задачах
В современном Data Science трудно получить конкурентное преимущество за счет самих моделей. Гораздо больший выигрыш приносят операционная эффективность их построения и своевременное реагирование на снижение их качества. Мы расскажем о том, как за счет синергии AutoML-подхода к построению моделей и MPP-подхода к их мониторингу можно не только быстро строить качественные модели, но и оперативно реагировать на снижения качества их предсказаний.
Андрей Бедин, управляющий директор, управление перспективных алгоритмов машинного обучения, ВТБ

#datafusion #datascience #bigdata #ИИ #AI #machinelearning