ai.psuti.ru
Open in
urlscan Pro
91.201.52.238
Public Scan
URL:
https://ai.psuti.ru/
Submission: On December 18 via api from US — Scanned from DE
Submission: On December 18 via api from US — Scanned from DE
Form analysis
2 forms found in the DOMPOST /
<form id="eka-pp_form" class="eka-form-wrap ajax_form" action="/" method="post" enctype="multipart/form-data">
<div class="section-title text-center">
<h2 class="title">Связаться с нами</h2>
</div>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<div class="single-input-wrap">
<input class="single-input" type="text" id="af_name" name="name" value="" placeholder="">
<label for="af_name"><i class="ti-user" style="margin-right: 10px;"></i> Имя <span style="color:#F9556D;">*</span> </label>
<span class="error_name"></span>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="single-input-wrap">
<input class="single-input" type="email" id="af_email" name="email" value="" placeholder="">
<label for="af_email"><i class="ti-email" style="margin-right: 10px;"></i> E-mail <span style="color:#F9556D;">*</span></label>
<span class="error_email"></span>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="single-input-wrap">
<input class="single-input" type="phone" id="af_phone" name="phone" value="" placeholder="">
<label><i class="ti-mobile" style="margin-right: 10px;"></i> Телефон</label>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="single-input-wrap">
<input class="single-input" type="msg-subject" id="af_msg-subject" name="msg-subject" value="" placeholder="">
<label><i class="ti-tag" style="margin-right: 10px;"></i>Тема</label>
</div>
</div>
<div class="col-md-12">
<div class="single-input-wrap">
<textarea class="single-input" cols="20" id="af_message" name="message"> </textarea>
<label for="af_message"> <i class="ti-write" style="margin-right: 10px;"></i> Сообщение<span style="color:#F9556D;">*</span></label>
<span class="error_message"></span>
</div>
</div>
<div class="col-12">
<div class="custom-file riyaqas-file-input-wrap">
<input type="file" name="upload" class="riyaqas-file-input" id="sb-file-input">
<label class="custom-file-label" for="sb-file-input"> <i class="ti-clip" style="margin-right: 10px;"></i> Можно загрузить файлы</label>
<p class="error_upload"></p>
</div>
</div>
<div class="col-12 text-center" style="margin-top:25px;display: flex;justify-content: center;">
<div class="form-item">
<div class="g-recaptcha" data-sitekey="6LfY5uMUAAAAAMv7lkarVCq1DWIVX6Erv1bwUZgQ">
<div style="width: 304px; height: 78px;">
<div><iframe title="reCAPTCHA" width="304" height="78" role="presentation" name="a-uosfsrg971ps" frameborder="0" scrolling="no"
sandbox="allow-forms allow-popups allow-same-origin allow-scripts allow-top-navigation allow-modals allow-popups-to-escape-sandbox allow-storage-access-by-user-activation"
src="https://www.google.com/recaptcha/api2/anchor?ar=1&k=6LfY5uMUAAAAAMv7lkarVCq1DWIVX6Erv1bwUZgQ&co=aHR0cHM6Ly9haS5wc3V0aS5ydTo0NDM.&hl=ru&v=u-xcq3POCWFlCr3x8_IPxgPu&size=normal&cb=fy7cbwyfxyjf"></iframe>
</div><textarea id="g-recaptcha-response" name="g-recaptcha-response" class="g-recaptcha-response"
style="width: 250px; height: 40px; border: 1px solid rgb(193, 193, 193); margin: 10px 25px; padding: 0px; resize: none; display: none;"></textarea>
</div>
</div>
<script type="text/javascript" async="" src="https://www.gstatic.com/recaptcha/releases/u-xcq3POCWFlCr3x8_IPxgPu/recaptcha__ru.js" crossorigin="anonymous" integrity="sha384-xl4G3+43qiuYcIqsHHLSiO+8qsVpLSnAfY9L6vs9X6waCGIyqjrR4otnyJuph326">
</script>
<script async="" src="https://mc.yandex.ru/metrika/tag.js"></script>
<script type="text/javascript" async="" src="https://www.gstatic.com/recaptcha/releases/u-xcq3POCWFlCr3x8_IPxgPu/recaptcha__ru.js" crossorigin="anonymous" integrity="sha384-xl4G3+43qiuYcIqsHHLSiO+8qsVpLSnAfY9L6vs9X6waCGIyqjrR4otnyJuph326">
</script>
<script type="text/javascript" src="https://www.google.com/recaptcha/api.js?hl=ru"></script>
<span class="error_g-recaptcha-response error"></span>
</div>
</div>
<div class="form-item col-12 text-center" style="margin:25px 0; ">
<button type="submit" class="btn btn-red" href="#"><i class="ti-location-arrow"></i> Отправить</button>
</div>
<div class="col-12 text-center">
<p style="line-height: 1;padding: 0;margin: 0;margin-top: 15px;color: white;">
<input type="checkbox" name="option-1" value="да" checked="">Я ознакомился c <a href="assets/Soglasie-obrabotku-PD.pdf">"Согласие на обработку персональных данных"</a> и принимаю условия
</p>
</div>
</div>
<input type="hidden" name="af_action" value="cf417c7616b97513cb26e39e22bd96be">
</form>
POST /
<form id="eka-pp_form" class="eka-form-wrap ajax_form" action="/" method="post" enctype="multipart/form-data">
<div class="section-title text-center">
<h2 class="title">Связаться с нами</h2>
</div>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<div class="single-input-wrap">
<input class="single-input" type="text" id="af_name" name="name" value="" placeholder="">
<label for="af_name"><i class="ti-user" style="margin-right: 10px;"></i> Имя <span style="color:#F9556D;">*</span> </label>
<span class="error_name"></span>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="single-input-wrap">
<input class="single-input" type="email" id="af_email" name="email" value="" placeholder="">
<label for="af_email"><i class="ti-email" style="margin-right: 10px;"></i> E-mail <span style="color:#F9556D;">*</span></label>
<span class="error_email"></span>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="single-input-wrap">
<input class="single-input" type="phone" id="af_phone" name="phone" value="" placeholder="">
<label><i class="ti-mobile" style="margin-right: 10px;"></i> Телефон</label>
</div>
</div>
<div class="col-md-6">
<div class="single-input-wrap">
<input class="single-input" type="msg-subject" id="af_msg-subject" name="msg-subject" value="" placeholder="">
<label><i class="ti-tag" style="margin-right: 10px;"></i>Тема</label>
</div>
</div>
<div class="col-md-12">
<div class="single-input-wrap">
<textarea class="single-input" cols="20" id="af_message" name="message"> </textarea>
<label for="af_message"> <i class="ti-write" style="margin-right: 10px;"></i> Сообщение<span style="color:#F9556D;">*</span></label>
<span class="error_message"></span>
</div>
</div>
<div class="col-12">
<div class="custom-file riyaqas-file-input-wrap">
<input type="file" name="upload" class="riyaqas-file-input" id="sb-file-input">
<label class="custom-file-label" for="sb-file-input"> <i class="ti-clip" style="margin-right: 10px;"></i> Можно загрузить файлы</label>
<p class="error_upload"></p>
</div>
</div>
<div class="col-12 text-center" style="margin-top:25px;display: flex;justify-content: center;">
<div class="form-item">
<div class="g-recaptcha" data-sitekey="6LfY5uMUAAAAAMv7lkarVCq1DWIVX6Erv1bwUZgQ">
<div style="width: 304px; height: 78px;">
<div><iframe title="reCAPTCHA" width="304" height="78" role="presentation" name="a-9xetpiq07hc9" frameborder="0" scrolling="no"
sandbox="allow-forms allow-popups allow-same-origin allow-scripts allow-top-navigation allow-modals allow-popups-to-escape-sandbox allow-storage-access-by-user-activation"
src="https://www.google.com/recaptcha/api2/anchor?ar=1&k=6LfY5uMUAAAAAMv7lkarVCq1DWIVX6Erv1bwUZgQ&co=aHR0cHM6Ly9haS5wc3V0aS5ydTo0NDM.&hl=ru&v=u-xcq3POCWFlCr3x8_IPxgPu&size=normal&cb=vnbm5qdqw91f"></iframe>
</div><textarea id="g-recaptcha-response-1" name="g-recaptcha-response" class="g-recaptcha-response"
style="width: 250px; height: 40px; border: 1px solid rgb(193, 193, 193); margin: 10px 25px; padding: 0px; resize: none; display: none;"></textarea>
</div><iframe style="display: none;"></iframe>
</div>
<script type="text/javascript" src="https://www.google.com/recaptcha/api.js?hl=ru"></script>
<span class="error_g-recaptcha-response error"></span>
</div>
</div>
<div class="form-item col-12 text-center" style="margin:25px 0; ">
<button type="submit" class="btn btn-red" href="#"><i class="ti-location-arrow"></i> Отправить</button>
</div>
<div class="col-12 text-center">
<p style="line-height: 1;padding: 0;margin: 0;margin-top: 15px;color: white;">
<input type="checkbox" name="option-1" value="да" checked="">Я ознакомился c <a href="assets/Soglasie-obrabotku-PD.pdf">"Согласие на обработку персональных данных"</a> и принимаю условия
</p>
</div>
</div>
<input type="hidden" name="af_action" value="cf417c7616b97513cb26e39e22bd96be">
</form>
Text Content
связаться с нами 8(846)339-11-11 (802) о лаборатории почему мы? образование портфолио нир гранты сеть партнеров контакты Новости НИЛ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В январе 2020 года в ПГУТИ была создана Научно-Исследовательская Лаборатория Искусственного Интеллекта (НИЛ ИИ). Возглавил эту лабораторию Сергей Павлович Левашкин, выпускник МГУ им. М.В. Ломоносова, ученый с более чем 20-летним опытом работы в университетах и компаниях России, Северной Америки и Европы. В контексте национальной программы "Цифровая экономика РФ" и "Плана 2030", создание НИЛ ИИ является стратегическим проектом, поскольку наука о данных, искусственный интеллект и бизнес интеллект являются ключевыми факторами цифровой трансформации экономики. Новости ПРОЕКТ НИЛ ИИ ПГУТИ "ФЕРМА ДАННЫХ" Читать дальше НАШИ ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ Лаборатория призвана занять лидирующее положение в НИР и НИОКР университета по ИИ и решать следующие задачи: ОБРАЗОВАНИЕ Подготовка высококвалифицированных специалистов в сфере искусственного интеллекта и больших данных НИР Ведение научно-исследовательской работы в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ Проведение хоздоговорных и консалтинговых работ сферах телекоммуникации, фармацевтики, социологии, маркетинга и др. ГРАНТЫ Участие в конкурсах на получение дополнительного финансирования в виде внешних грантов НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЕ СОТРУДНИЧЕСТВО Создание сети отечественных и зарубежных партнеров ОРГАНИЗАЦИЯ КОНФЕРЕНЦИЙ И СЕМИНАРОВ Организация научных семинаров по искусственному интеллекту и конференций по семантическому анализу данных НАША КОМАНДА Нашей команде высококласных специалистов-практиков под силу решение широкого круга научных и прикладных задач СЕРГЕЙ КУШУКОВ Научный сотрудник студент 2 курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 09.04.02 "Информационные системы и технологии. Профиль: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных" Научные направления: сбор, обработка и хранение информации. ИРАКЛИЙ КВАЧАХИЯ Научный сотрудник студент 2 курса курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 09.04.02 "Информационные системы и технологии. Профиль: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных" Научные направления: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных. ОКСАНА ЗАХАРОВА Зам. заведующего НИЛ ИИ старший научный сотрудник к.т.н., доцент по специальности «Управление в социальных и экономических системах». Научные направления: современные информационные технологии, ИИ, облачные технологии, базы данных, разработка СППР, категориальный анализ для идентификации объектов. Автор более 100 публикаций. СЕРГЕЙ ПАВЛОВИЧ ЛЕВАШКИН Заведующий НИЛ ИИ проф., к.ф.-м.н., действующий член Академии Наук Мексики, ученый с более чем 20-летним опытом работы в университетах и компаниях России, Северной Америки и Европы в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения ПЕТР НАЗАРЕНКО Старший научный сотрудник к.т.н. по специальности 05.12.04 (Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения), 30 лет опыта разработки программного обеспечения, в том числе в области нейронных сетей. Научные направления: искусственные нейронные сети, семантические сети, обработка изображений. АНАСТАСИЯ КУЗНЕЦОВА Научный сотрудник студентка 1 курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 09.04.02 "Информационные системы и технологии. Профиль: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных" Научные направления: сбор, хранение, обработка больших данных КОНСТАНТИН ИВАНОВ Научный сотрудник студент 1 курса аспирантуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 2.3.5 "Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей" Научные направления: сбор, хранение, обработка больших данных, обработка естественного языка ЕКАТЕРИНА КУЗЬМИНА Научный сотрудник студентка 2 курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 09.04.02 "Информационные системы и технологии. Профиль: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных" Научные направления: сбор и обработка данных. АННА МОНАСОВА Научный сотрудник студентка 1 курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 10.04.01 "Информационная безопасность" Научные направления: математическое моделирование, программирование. АРТЁМ ВОРОБЬЁВ Научный сотрудник студент 2 курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 09.04.02 "Информационные системы и технологии. Профиль: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных" Научные направления: сбор, обработка и хранение информации. СЕРГЕЙ КУШУКОВ Научный сотрудник студент 2 курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 09.04.02 "Информационные системы и технологии. Профиль: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных" Научные направления: сбор, обработка и хранение информации. ИРАКЛИЙ КВАЧАХИЯ Научный сотрудник студент 2 курса курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 09.04.02 "Информационные системы и технологии. Профиль: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных" Научные направления: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных. ОКСАНА ЗАХАРОВА Зам. заведующего НИЛ ИИ старший научный сотрудник к.т.н., доцент по специальности «Управление в социальных и экономических системах». Научные направления: современные информационные технологии, ИИ, облачные технологии, базы данных, разработка СППР, категориальный анализ для идентификации объектов. Автор более 100 публикаций. СЕРГЕЙ ПАВЛОВИЧ ЛЕВАШКИН Заведующий НИЛ ИИ проф., к.ф.-м.н., действующий член Академии Наук Мексики, ученый с более чем 20-летним опытом работы в университетах и компаниях России, Северной Америки и Европы в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения ПЕТР НАЗАРЕНКО Старший научный сотрудник к.т.н. по специальности 05.12.04 (Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения), 30 лет опыта разработки программного обеспечения, в том числе в области нейронных сетей. Научные направления: искусственные нейронные сети, семантические сети, обработка изображений. АНАСТАСИЯ КУЗНЕЦОВА Научный сотрудник студентка 1 курса магистратуры Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики, направления 09.04.02 "Информационные системы и технологии. Профиль: Прикладной искусственный интеллект и наука о данных" Научные направления: сбор, хранение, обработка больших данных prev next ПОЧЕМУ МЫ? * Людям * Организациям Если вы хотите: получить лучшее фундаментальное образование в науке о данных и искусственном интеллекте; участвовать в передовых научно-исследовательских и девелоперских проектах мирового уровня; взаимодействовать с сетью ведущих отечественных и зарубежных партнеров в области искусственного интеллекта; обеспечить свой личностный рост, повысить квалификацию и получать достойное вознаграждение за свою работу. Мы поможем вам найти удачное применение вашему таланту и опыту. Мы уверены, что ваша организация нуждается в передовых технологических решениях, на которых мы специализируемся: обеспечим экспертизу и экспертное сопровождение IT-проектов; разработаем и интегрируем передовые IT-решения в вашу инфраструктуру; организуем работу с большими данными и обеспечим оптимальное принятие решений на основе их интеллектуальной обработки; превратим ваши данные в коммерческий продукт; разработаем инструментарий для интеллектуальных информационных систем на основе данных. Мы найдем для вас персональное решение, в соответствии с вашими требованиями и бюджетом. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ КУРСЫ И ПРОГРАММЫ ПРОВОДИМЫЕ НИЛ ИИ Лаборатория проводит факультативы и обучение по магистерской программе "Прикладной искусственный интеллект и наука о данных", а также коммерческий курс "Бизнес интеллект". Студенческий курс содержит популярное введение в науку о больших данных и основные методы искусственного интеллекта для их обработки. Он призван мотивировать студентов старших курсов для поступления в магистратуру "Прикладной искуссвтенный интеллект и наука о данных", но доступен также студентам младших курсов и самой широкой публике. Общая продолжительность курса составляет примерно 40 часов. Подробнее Коммерческий курс - введение в науку о больших данных и основные методы искусственного интеллекта для их обработки. Курс рассчитан, на повышение цифровой грамотности управленцев, представителей коммерческих компаний и т.д. Содержит примеры приложений методов искусственного интеллекта в различных областях экономики, бизнеса, управления и т.д. Подробнее Мотивацинная лекция С.Н.Агапова "Введение в машинное обучение". Подробнее ПОРТФОЛИО РЕАЛИЗОВАННЫХ ПРОЕКТОВ Портфолио состоит из передовых технологических решений лаборатории, готовых для предложения потенциальным заказчикам 1. Решения на основе компьютерного зрения: подсчёт объектов в кадре, отслеживание перемещения объектов и пересечения определённых зон. 2. Решения алгоритмического/ML маркетинга: 2.1 Построение профиля экономического поведения клиента на основе транзакционной активности. 2.2 Прогноз выбора оптимального канала коммуникации с клиентом на основе анализа клиентской базы. 2.3 Прогноз "времени жизни" клиента, а так же его бизнес-показателей: CLF (Customer Lifetime Value), AVS (Average Value of Sale), etc. 2.4 Сегментирование / Кластеризация клиентской базы. 3. Аудит / консалтинг по решениям, касающихся DS/ML/DL. Целевые рынки: Финтех, телеком, транспорт, торговля, маркетинг. 1. Разработка мобильного приложения оценки кредитоспособности потенциального заемщика банка с помощью искусственного интеллекта на основании данных из Instagram 2. Разработка программного обеспечения на основе искусственного интеллекта для дистанционного управления спецтехникой в сложнодоступных местах 3. Разработка программы обучения IT специалистов с помощью виртуальной реальности 4. Разработка модели квадрокоптера и ПО для обнаружения, оценки области возгорания и оперативной обратной связи со спецслужбами 5. Разработка интеллектуальной автоматизированной системы выращивания растений для дома 6. Разработка системы поддержки принятия решений (СППР) для профилактики и лечения возраст-зависимых патологических процессов и заболеваний, реализованной в виде мобильного приложения 7. Разработка программного обеспечения для печати автозапчастей на 3D-принтере 8. Разработка «облачного» технического решения в сфере автоматизации процесса банковского кредитования физических лиц 9. Унификация данных. Промежуточный код 10. Применение вероятностных методов при осуществлении кросс — продаж банковских продуктов Целевые рынки: Финтех, Телеком, Наука, Образование, Медицина, Оборона 1. Автоматизированная система DOC2ML для анализа исторических данных организаций и компаний на основе машинного обучения (Целевой рынок: все рынки) 2. Автоматизированная система технической поддержки организаций и компаний на основе глубокого обучения и обработки естественного языка (Целевой рынок: все рынки) 3. Автоматизированная система распознавания акцента, пола, возраста и др. биометрических характеристик абонентов телефонных компаний (Целевой рынок: телекоммуникации и связь) 4. Автоматизированная система компьютерного моделирования новых продуктов с заданными свойствами на основе генеративно-состязательных нейронных сетей (Целевой рынок: все рынки) 5. Автоматизированная система A2R2V для работы с пространственными данными (Целевой рынок: Транспорт, Сельское хозяйство, Добыча полезных ископаемых, Управление, ГИС, Базы данных о состоянии окружающей среды) 1. Автоматизированная система обработки обращений клиентов в текстовых и голосовых каналах на основе машинного обучения и обработки естественного языка (Целевой рынок: оптовая и розничная торговля, связь и телекоммуникации, финансовый сектор и прочие; Подразделения компании: Службы клиентского сервиса, кадрового администрирования и колл-центры). 2. Автоматизированная система многокритериальной классификации текста на основе семантической близости критериям отбора (Целевой рынок: любые рынки; Подразделения компании: Маркетинговые и PR-службы). 3. Автоматизированная система обработки отзывов, вопросов и ответов с сайтов-респондентов и генерации интегрального отчета о ключевых эксплуатационных характеристиках продукции, значимых для клиента (Целевой рынок: оптовая и розничная торговля с большим числом SKU; Подразделения компании: Маркетинговые службы). 4. Автоматизированная система оценки качества работы сотрудников в текстовых и голосовых каналах, анализа на эмоциональное выгорание и профессиональную совместимость (Целевой рынок: любые рынки; Подразделения компании: службы клиентского сервиса, колл-центры, отделы прямых продаж, отделы кадрового администрирования и мотивации). 1. Автоматизированная система DOC2ML для анализа исторических данных организаций и компаний на основе машинного обучения (Целевой рынок: все рынки). 2. Автоматизированная система технической поддержки организаций и компаний на основе глубокого обучения и обработки естественного языка (Целевой рынок: все рынки) 3. Автоматизированная система распознавания акцента, пола, возраста и др. биометрических характеристик абонентов телефонных компаний (Целевой рынок: телекоммуникации и связь) 4. Автоматизированная система компьютерного моделирования новых продуктов с заданными свойствами на основе генеративно-состязательных нейронных сетей (Целевой рынок: все рынки) 5. Автоматизированная система A2R2V для работы с пространственными данными (Целевой рынок: Транспорт, Сельское хозяйство, Добыча полезных ископаемых, Управление, ГИС, Базы данных о состоянии окружающей среды) 1. Tрейдер аналитикa финансово-инвестиционного сектора (осуществление биржевых операций с государственными ценными бумагами, выработка торговых решений) . 2. Финансовая аналитика и разработка торговых решений по направлениям: Государственные бумаги РФ в рублях РФ; Государственные бумаги РФ в долларах США; Акции и облигации эмитентов РФ . 3. Интеллектуальный маркетинг: создание и продвижение региональных коммерческих сетей с нуля; администрирование их деятельности, основанное на принципах и подходах бизнес интеллекта . Целевые рынки: Финтех, торговля, маркетинг. 1. Работа с временными рядами по табличным данным, потоку данных (IoT датчики Интернета Вещей): . 1.1 Предсказание - типовые задачи: предсказание продаж, cash-flow, контроль технологических процессов. 1.2 Классификация - управление потоками данных. 1.3 Кластеризация и anomaly detection - определение нарушений безопасности, выделение атипичного поведения. 2. Теория игр - управление распределением ресурсов в системах связи. Проектирование сетей. 3. Стохастическая оптимизация - управление складскими запасами, очередями, логистические задачи в управлении транспортом. Целевые рынки: Финтех, телеком, транспорт, торговля, маркетинг 1. Решения на основе компьютерного зрения: подсчёт объектов в кадре, отслеживание перемещения объектов и пересечения определённых зон. 2. Решения алгоритмического/ML маркетинга: 2.1 Построение профиля экономического поведения клиента на основе транзакционной активности. 2.2 Прогноз выбора оптимального канала коммуникации с клиентом на основе анализа клиентской базы. 2.3 Прогноз "времени жизни" клиента, а так же его бизнес-показателей: CLF (Customer Lifetime Value), AVS (Average Value of Sale), etc. 2.4 Сегментирование / Кластеризация клиентской базы. 3. Аудит / консалтинг по решениям, касающихся DS/ML/DL. Целевые рынки: Финтех, телеком, транспорт, торговля, маркетинг. 1. Разработка мобильного приложения оценки кредитоспособности потенциального заемщика банка с помощью искусственного интеллекта на основании данных из Instagram 2. Разработка программного обеспечения на основе искусственного интеллекта для дистанционного управления спецтехникой в сложнодоступных местах 3. Разработка программы обучения IT специалистов с помощью виртуальной реальности 4. Разработка модели квадрокоптера и ПО для обнаружения, оценки области возгорания и оперативной обратной связи со спецслужбами 5. Разработка интеллектуальной автоматизированной системы выращивания растений для дома 6. Разработка системы поддержки принятия решений (СППР) для профилактики и лечения возраст-зависимых патологических процессов и заболеваний, реализованной в виде мобильного приложения 7. Разработка программного обеспечения для печати автозапчастей на 3D-принтере 8. Разработка «облачного» технического решения в сфере автоматизации процесса банковского кредитования физических лиц 9. Унификация данных. Промежуточный код 10. Применение вероятностных методов при осуществлении кросс — продаж банковских продуктов Целевые рынки: Финтех, Телеком, Наука, Образование, Медицина, Оборона 1. Автоматизированная система DOC2ML для анализа исторических данных организаций и компаний на основе машинного обучения (Целевой рынок: все рынки) 2. Автоматизированная система технической поддержки организаций и компаний на основе глубокого обучения и обработки естественного языка (Целевой рынок: все рынки) 3. Автоматизированная система распознавания акцента, пола, возраста и др. биометрических характеристик абонентов телефонных компаний (Целевой рынок: телекоммуникации и связь) 4. Автоматизированная система компьютерного моделирования новых продуктов с заданными свойствами на основе генеративно-состязательных нейронных сетей (Целевой рынок: все рынки) 5. Автоматизированная система A2R2V для работы с пространственными данными (Целевой рынок: Транспорт, Сельское хозяйство, Добыча полезных ископаемых, Управление, ГИС, Базы данных о состоянии окружающей среды) 1. Автоматизированная система обработки обращений клиентов в текстовых и голосовых каналах на основе машинного обучения и обработки естественного языка (Целевой рынок: оптовая и розничная торговля, связь и телекоммуникации, финансовый сектор и прочие; Подразделения компании: Службы клиентского сервиса, кадрового администрирования и колл-центры). 2. Автоматизированная система многокритериальной классификации текста на основе семантической близости критериям отбора (Целевой рынок: любые рынки; Подразделения компании: Маркетинговые и PR-службы). 3. Автоматизированная система обработки отзывов, вопросов и ответов с сайтов-респондентов и генерации интегрального отчета о ключевых эксплуатационных характеристиках продукции, значимых для клиента (Целевой рынок: оптовая и розничная торговля с большим числом SKU; Подразделения компании: Маркетинговые службы). 4. Автоматизированная система оценки качества работы сотрудников в текстовых и голосовых каналах, анализа на эмоциональное выгорание и профессиональную совместимость (Целевой рынок: любые рынки; Подразделения компании: службы клиентского сервиса, колл-центры, отделы прямых продаж, отделы кадрового администрирования и мотивации). НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ РАБОТА Основные направления научно-исследовательских и прикладных работ лаборатории Целевыми рынками этих направлений являются: Программное обеспечение и ИТ услуги, ИКТ-продукты и услуги индивидуального потребления, Наука, Образование, Добыча полезных ископаемых, Управление, ГИС, Базы данных о состоянии окружающей среды и т.д. 1 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФОРМАЛИЗАЦИИ И ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ О СЛОЖНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ОБЪЕКТАХ 2 АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (MACHINE LEARNING) 3 АНАЛИТИЧЕСКОЕ ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НОВОГО ПОКОЛЕНИЯ (NEXT-GENERATION ANALYTICS) 4 МУЛЬТИЯЗЫЧНЫЕ (ИНВАРИАНТНЫЕ К ИСХОДНЫМ ЯЗЫКАМ) И МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЕ (ИНВАРИАНТНЫЕ К ТИПУ КОНТЕНТА) СИСТЕМЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ И ФОРМАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИИ 5 АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ ФОРМАЛИЗАЦИИ И ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ИЗ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННОЙ И НЕСТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ ГРАНТОВАЯ АКТИВНОСТЬ СОТРУДНИКОВ ЛАБОРАТОРИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Сотрудники и студенты лаборатории участвуют в конкурсах на получение внешних грантов (РФПИ, РФФИ, РНФ, президентские и губернаторские гранты и др.) СЕТЬ НАШИХ ПАРТНЕРОВ Сеть отечественных и зарубежных партнеров лаборатории включает другие университеты связи страны, международные исследовательские центры и крупнейшие инновационные организации prev next СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ Имя * E-mail * Телефон Тема Сообщение* Можно загрузить файлы Отправить Я ознакомился c "Согласие на обработку персональных данных" и принимаю условия * - ПОЛЕ(Я) ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ К ЗАПОЛНЕНИЮ directed by * * * * ai_lab@psuti.ru 8(846)339-11-11 (802) Московское ш. 77, 443090, Самара, Россия. © НИЛ ИИ 2020 – 2023 All rights reserved СВЯЗАТЬСЯ С НАМИ Имя * E-mail * Телефон Тема Сообщение* Можно загрузить файлы Отправить Я ознакомился c "Согласие на обработку персональных данных" и принимаю условия * - ПОЛЕ(Я) ОБЯЗАТЕЛЬНЫЕ К ЗАПОЛНЕНИЮ directed by Спасибо за обращение, сообщение отправлено. directed by