urlscan.io logo urlscan.io
SecurityTrails logo

ai.psuti.ru Open in urlscan Pro
91.201.52.238  Public Scan

Back to summary
URL: https://ai.psuti.ru/
Submission: On December 18 via api from US — Scanned from DE

Form analysis 2 forms found in the DOM

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-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&amp;k=6LfY5uMUAAAAAMv7lkarVCq1DWIVX6Erv1bwUZgQ&amp;co=aHR0cHM6Ly9haS5wc3V0aS5ydTo0NDM.&amp;hl=ru&amp;v=u-xcq3POCWFlCr3x8_IPxgPu&amp;size=normal&amp;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&amp;k=6LfY5uMUAAAAAMv7lkarVCq1DWIVX6Erv1bwUZgQ&amp;co=aHR0cHM6Ly9haS5wc3V0aS5ydTo0NDM.&amp;hl=ru&amp;v=u-xcq3POCWFlCr3x8_IPxgPu&amp;size=normal&amp;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