Стартует учебный курс Банка России «Прикладное применение методов ис­кус­ствен­но­го интеллекта»

Слушатели узнают о прикладных аспектах создания и применения ИИ-моделей в деятельности регулятора и лайфхаках из первых рук практиков ИИ – сотрудников Банка России. Курс предназначен для студентов 2 курса образовательной программы «Финансовые технологии и анализ данных» ФКН. 

Курс будет полезен тем, кто хочет разобраться в прикладных аспектах применения и продуктивизации ИИ-прототипов для того, чтобы регулярно применять их в промышленной среде, и будет читаться в рамках Базовой кафедры Банка России в НИУ ВШЭ.

Почему ИИ-модели так важны

У сотрудников Банка России значительный опыт разработки и применения ИИ-моделей: они используются в практических задачах по макроэкономике, при обработке текстовых документов, для выявления аномалий на финансовом рынке и так далее.

Сегодня собрать прототип ИИ-модели, которая решает, например, задачу классификации текстов, сравнительно просто. Это можно сделать с использованием общедоступных библиотек на языке Python – наиболее популярном инструменте мирового ИИ-сообщества, используемом для создания ИИ-решений.

Несмотря на то, что за последние десять лет инструменты для построения прототипов ИИ активно развивались и стали доступны широкой аудитории, лишь немногие модели доходят до регулярного прикладного использования. Связано это в первую очередь с тем, что современное ИИ-сообщество в большей степени фокусируется на создании прототипов искусственного интеллекта, нежели на подготовке продуктов, которые можно было бы регулярно использовать на практике.

Современные специалисты должны уметь не только быстро создавать рабочие прототипы ИИ, но также учиться превращать ИИ-модели в востребованный продукт. На этом сосредоточена стратегия MLOps – технологии и практики для построения надежных и качественных ИИ-систем.

Спикеры

Преподавателями курса выступят сотрудники Центра компетенций по ИИ и продвинутой аналитике Департамента управления данными Банка России:

• Николай Разин, кандидат физико-математических наук
• Петр Отоцкий, кандидат физико-математических наук
• Артем Копин
• Таисия Смоленцева

Также преподавателем курса выступит Сергей Селезнев, начальник Центра исследования данных и машинного обучения Департамента исследований
и прогнозирования Банка России.

Основные темы курса

• Вычислительный эксперимент и прикладной ИИ
• Применение ИИ в задачах макроэкономики
• Применение ИИ в задачах обработки текстов
• Применение ИИ в задачах машиночитаемого права
• Пример построения Pipeline ИИ-проекта
• Платформа MLOps: конвейер прототипирования, разработки, тестирования, внедрения, сопровождения и развития ИИ-систем
• Роль доверия в человеко-машинных системах (Trusted AI)

Что говорят преподаватели курса

Николай Разин
Начальник Центра компетенций по искусственному интеллекту и продвинутой аналитике, Департамента управления данными Банка Росси

«За последнее десятилетие порог входа в применение методов машинного обучения заметно понизился благодаря бурному развитию языка Python и созданию целого множества open-source библиотек с реализованными методами машинного обучения. Благодаря этому исследователям достаточно просто импортировать библиотеку и начать применять доступные в ней методы – конкретная задача решается несколькими строками кода. Сейчас ИИ-сообщество уже делает следующий шаг – упрощает процесс продуктивизации ИИ-прототипов, активно развивая MLOps, чтобы применять методы ИИ именно в продуктовой среде. Курс крайне актуален, потому что несет в себе те аспекты, которые удалось выделить и обобщить на примере анализа и решения прикладных задач в Банке России».

Пётр Отоцкий
Руководитель экспертной группы Центра компетенций по искусственному интеллекту и продвинутой аналитике Департамента управления данными Банка России

«Технологии искусственного интеллекта вышли из исследовательских лабораторий и активно применяются в организациях финансовой сферы и в других отраслях. При этом возникает целый спектр вопросов: по очистке и разметке данных, выстраиванию пайплайна ИИ-проекта и построению конвейера MLOps, взаимодействию дата-саентистов, дата-инженеров и ИТ-разработчиков в одной команде, вопросы интерпретации и доверия к ИИ-моделям. В рамках данного курса практики из Банка России поделятся своим опытом решения задач прикладного ИИ» 

Сергей Селезнев
Начальник Центра исследования данных и машинного обучения Департамента исследований и прогнозирования

«Курс по прикладному применению методов искусственного интеллекта обобщает существенный объем уже сформированного в Банке России опыта прикладного применения ИИ. С одной стороны, эти знания будут полезными с точки зрения повышения культуры применения ИИ в продуктовой среде. С другой, сам курс актуален и будет полезен не одному поколению студентов, поскольку охватывает спектр технологий, развитие которых совершенно точно будет одной из важнейших вех в средней и долгосрочной перспективе».

Полезная информация по теме

Узнать об управлении данными в Банке России можно на странице Департамента управления данными.

Также по QR-коду можно послушать выпуск карьерного подкаста Банка России «На перспективу» с участием Николая Разина, где он объясняет, как применяются ИИ методы в Банке России, и рассказывает о предстоящем учебном курсе. 

Карьерный подкаст Банка России «На перспективу»

Банк России