• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
27
Март

Преподаватель Департамента интегрированных коммуникаций на конференции AI Journey

Марк Попов, преподаватель Департамента интегрированных коммуникаций, автор курса «Искусственный интеллект в медиапланировании» магистерской программы «Коммуникации, основанные на данных» НИУ ВШЭ, стал приглашенным экспертом конференции Artificial Intelligence Journey.

AI Journey — конференция, посвященная искусственному интеллекту и анализу данных.
Площадка собирает ведущих международных и российских экспертов в области искусственного интеллекта и лидеров по развитию и применению технологий ИИ в бизнес-процессах. Представители бизнеса и академического сообщества объединяются для обмена опытом и лучшими практиками.

Марк Попов, преподаватель Департамента интегрированных коммуникаций, автор курса «Искусственный интеллект в медиапланировании» магистерской программы «Коммуникации, основанные на данных» НИУ ВШЭ, стал приглашенным экспертом конференции и выступил в секции «Новые методы машинного обучения». Доклад спикера был посвящён практике динамического моделирования стохастических процессов с помощью больших данных.
 
Марк рассказал о теме своего выступления, потребностях big data индустрии сегодня, а также какими знаниями и навыками будут обладать выпускники магистерской программы НИУ ВШЭ «Коммуникации, основанные на данных» .
 
Марк, почему Вы выбрали эту тему доклада?

В последнее время у многих сложилось впечатление, что искусственный интеллект — это что-то, что в лучшем случае позволяет отличать кошек от собак на фотографиях, и как максимум анализировать настроения в соц. сетях. Много разговоров о перспективах, но мало фактов серьезного применения для улучшения жизни. Здесь же идет речь о реализованной технологии. Она позволяет предвидеть будущие потребности людей на уровне следующей покупки и формировать наиболее выгодное предложение, отвечающее их личным ожиданиям и интересам, а не абстрактной маркетинговой политике. Более того, теоретическая база, которая была частично затронута в докладе, говорит о том, что с помощью глубокого обучения и нейронных сетей мы можем моделировать любые процессы в любых системах.

Какие основные тезисы?

Создана технология на базе глубокого обучения, позволяющая управлять в реальном времени случайными процессами в сложных системах. Разработана оригинальная архитектура генеративной нейронной сети, которая в моменте времени, после совершения клиентом транзакции, прогнозирует его следующую покупку на уровне конкретного магазина и подбирает наиболее подходящее предложение наших партнеров. Технология впервые применена на практике в Real Time — рекомендательной системе для отправки Push уведомлений клиентам в мобильном приложение Сбербанка.

Насколько тема искусственного интелекта актуальна для индустрии сегодня?

Это то, что уже работает в настоящем и будет определять будущее коммуникаций.

Вы являетесь преподавателем магистерской программы «Коммуникации, основанные на данных». Почему захотели преподавать в Вышке?

Основная проблема многих учебных заведений — оторванность от практики. По моему мнению, Высшая школа экономики является наиболее прогрессивным учебным заведением в России.

Студентов учат машинному обучению? Насколько выпускники на выходе отвечают запросам рынка?

Отсутствие у менеджеров и управленцев теоретической и практической базы, сдерживает внедрение и ограничивает эффективность технологий на базе ИИ. Наши выпускники будут знать, как можно и нужно применять в коммуникациях глубокое обучение при решении практических задач. И смогут общаться на одном языке как с разработчиками, так и со специалистами по обработке больших данных.

Насколько сегодня такие специалисты востребованы на рынке труда? Есть ли дефицит профессионалов в данной области?

Мы сейчас догоняем остальной мир. В Японии, например, очень любят монгольских математиков, т.к. хорошая школа, а своих специалистов по машинному обучению не хватает. Серьезный спрос есть уже сейчас, но основной впереди. Помимо математиков и программистов для работы нужны менеджеры и управленцы — это комплексный вопрос.

Что можете посоветовать абитуриентам, собирающимся поступать на нашу программу?

В первую очередь я бы посоветовал учить математику. Учитывая скорость изменений в современном мире — это даст вам прочную основу и возможность лучше ориентироваться в стремительно развивающихся технологиях.