Спикеры
Синтез выразительной речи для аудиокниг
Шесть лет создавал алгоритмы для беспилотных автомобилей, распознавания лиц и обработки видео в Huawei. За это время получил степень кандидата физико-математических наук. Теперь работает над генерацией голоса в Яндексе.
Верит, что, зная алгоритм обратного распространения ошибки и умея пользоваться бродкастингом, можно и нужно добиваться крутых результатов в разных областях глубокого обучения.
Использование LLM в разметке данных: можно ли убрать людей?
Занимается дата-инженерией и помогает Сберу делать его флагманский ИИ лучше: проектирует и руководит разработкой внутренней платформы для DS/ML-команд, позволяющей быстро и качественно размечать мультимодальные данные практически любой сложности. Находит, готовит и размечает данные для GigaChat, Kandinsky, R&D и многих других сервисов. Больше всего любит разные сложные штуки и путешествия.
AI-инструмент для разработчика: как мы обучали LLM работе с кодом
Отвечает за разработку и развитие AI-инструментов, повышающих эффективность разработчиков. В Яндексе с 2010 года. До Yandex Infrastructure руководил ML-командами в качестве Поиска, Видео, Почте и Финтехе. Считает, что главное в работе — делать жизнь пользователей продуктов лучше и за счёт этого приносить компании профит.
(Не)реальные данные — генерация синтетических данных
Окончила факультет компьютерных наук ВШЭ в 2022 году. Сейчас работает с языковыми моделями в X5 Tech. Параллельно успевает вести курсы NLP в ВШЭ. А ещё делает образовательный контент по ML для МИЭМ НИУ ВШЭ.
Программный комитет
