Когда: 6 декабря (пятница), 18:00 – 22:00 МСК
Формат: офлайн и онлайн-трансляция
Где: Москва, ул. Садовническая, 9А, БЦ Space, 1 этаж.
Добавляйся в ТГ-чат митапа, чтобы получать важные новости и анонсы вовремя.
Вас ждут три технических доклада от опытных экспертов, которые поделятся свежими кейсами внедрения ИИ в продуктах и бизнес-процессах.
Эксперименты с нейронными сетями, особенности дообучения моделей, адаптация и продуктивизация. Много hardcore и практики, а бонусом — полезный нетворкинг с коллегами по цеху.
Доклады ориентированы в первую очередь на специалистов Machine Learning и Data Science, которые работают с генеративными технологиями ИИ или только начинают к ним присматриваться. Но ограничений по участию нет – будем рады всем, кто интересуется наукой о данных и экспериментами с нейросетями!
Доклады:
18:30-19:10 — «Виртуальная фотосъемка для продавца на маркетплейсе: возможности Gen AI». Нейросети как альтернатива фотосессиям: виртуальная примерка и подбор подходящих аватаров для бренда.
Арнольд Сааков, руководитель отдела разработки сервисов искусственного интеллекта в ecom.tech.
Задача виртуальной примерки появилась некоторое время назад и сразу получила популярность в научной и бизнес-среде, что привело к созданию множества решений различного качества. Как же из этого разнообразия выбрать и адаптировать под данные маркетплейса модель, которая учтёт ваши архитектурные ограничения и будет гибкой к доработке и масштабированию?
Внутри доклада:
анализ open source-решений и критерии отбора;
дообучение модели под важные для бизнеса типы одежды;
модерация входящих изображений;
фильтрация некачественных генераций;
разработка дополнительного сервиса генерации разных аватаров с целью выбора продавцом наиболее подходящей модели для бренда.
19:10-19:50 — «От потоковой обработки к генерации: AI-алгоритмы для автоматизации работы с фотографиями товаров на маркетплейсе».
Александр Савельев, руководитель группы развития технологий компьютерного зрения, ecom.tеch (ex Samokat.tech);
Татьяна Гришина, менеджер продукта, ecom.tеch (ex Samokat.tech).
Как с помощью нейросетей успешно и предсказуемо решать рутинные задачи обработки тысяч изображений за секунды, а не дни.
Познакомимся с тремя наиболее частыми задачами из рабочего процесса ретушера на маркетплейсе: удаления фона, улучшения качества изображений и генерации теней.
Поговорим о том, как адаптировать базовые генеративные модели компьютерного зрения под конкретную ситуацию, на что обратить внимание при дообучении и внедрении. Расскажем, как разработать свою модель в отсутствие подходящего open-source решения на примере собственного недавно запущенного ИИ-сервиса генерации теней.
Покажем в режиме реального времени работу сервисов в кабинете ретушера Мегамаркета.
19:50-20:10 — Перерыв
20:10-20:50 — Секретный доклад
20:50-22:00 — Свободное общение
=====
еcom.tech
Мы делаем ИТ для ритейла реального времени. Чтобы все нужные товары и продукты могли попадать домой к людям мгновенно, насколько это возможно в физическом мире — с помощью технологий.
На наших решениях работают Самокат, Мегамаркет, логистические системы. Компания выросла из команды Samokat.tech — наше видение всегда было шире одного пользовательского сервиса. Мы хотим изменить саму модель потребления, чтобы люди по-другому относились к покупкам и своему времени.
В команде 4500 человек — мы большие и разные, стремимся к балансу между технической выверенностью и фокусом на бизнес-ценность, уважаем процессы и избегаем закостенелости. Делаем продукты, которыми пользуемся сами.
Серия митапов
Мы делаем еcom.tech meetup, чтобы рассказать, как устроена технологическая сторона ритейла реального времени. Инструменты, процессы, инженерные практики — рассказываем о том, что под капотом у нового слоя городской инфраструктуры для мгновенной доставки.
Ещё одна важная цель — обмен опытом с коллегами из соседних компаний и индустрии в целом.
Информационные партнёры:
IT Meeting МитапочнаяВы будете получать информацию о предстоящих мероприятиях в Москве в выбранных категориях.
Обещаем, никакого спама! Вы сможете отписаться в любое время.