Как меняет производство применение ИИ, Big Data, Machine Learning. Интернет вещей для сокращения производственных издержек и повышения производительности труда. Аддитивные технологиии на производстве. BIM-технологии в промышленности. Актуальные практические кейсы по цифровизации предприятия. На конференции специалисты различных промышленных предприятий и технологические эксперты поделятся опытом успешной реализации проектов по автоматизации, цифровизации и внедрению инновационных технологий.

Специалисты различных промышленных предприятий и технологические эксперты поделятся опытом успешной реализации проектов по автоматизации, цифровизации и внедрению инновационных технологий.

Как интеграция AI и IoT позволяет повысить эффективность "умных" систем в задачах сбора и обработки данных, какие преимущества можно извлечь, перенеся обработку информации с сервера на Edge-систему, находящуюся в непосредственной близости от источника данных.

Новочеркасский электровозостроительный завод (НЭВЗ) реализует большой проект комплексной цифровизации, по сути – создание цифрового макета завода. Все, что связано с производством, технологиями, людьми, движением материально-технических ресурсов и полуфабрикатов, заложено в виде математической модели в информационные системы, обеспечена онлайн-связь с центральным сервером. Это позволит создать уникальную атмосферу, IT-среду, в рамках которая даст возможность осуществлять быстрое и глубокое исследование любых технологических изменений.

Какую информацию можно получить от камер машинного зрения.
Как ее обрабатывать, хранить.
Реалистичные оценки затрат и результатов.

Классические системы машинного зрения "из коробки" позволяют сегодня быстро решить множество типовых задач автоматизации производства. Но они не эффективны там, где присутствует широкая вариативность объектов контроля и их отклонений от образца (возможных аномалий). Применение искусственного интеллекта позволяет справиться с вариативностью и вывести машинное зрение на новый уровень, значительно расширив его возможности. В  презентации мы поделимся кейсами применения технологий глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей для решения задач машинного зрения в разных отраслях промышленности.

Почему важно иметь возможность быстро разворачивать новые нейронные сети
Использование мобильного приложения для работы с нейронными сетями

Big Data в мире. Влияние человеческого фактора на аналитику. Выбор в пользу российского программного обеспечения. Инструменты и методы повышения эффективности анализа и управления рисками.

Готов ли бизнес доверить системам ИИ действительно интеллектуальные задачи, а не рутину? Как посчитать возврат инвестиций от внедрения решений на базе машинного обучения? Готовые платформы для внедрения решений на базе ИИ. ИТ-инфраструктура для систем искусственного интеллекта. Облачные платформы машинного обучения. Машинное зрение и видеоаналитика. Виртуальные ассистенты. Отраслевые решения: постановка диагнозов в медицине, борьба с мошенничеством в финансовом секторе, подбор персонала в HR, проекты в транспортной сфере