19 июля в Москве соберутся ведущие российские специалисты по машинному обучению для обмена опытом и демонстрации решений, которые уже меняют индустрию.
Что делает эту конференцию особенной
Turbo ML Conf выделяется среди других технических мероприятий своим фокусом на практические результаты. Здесь не будет теоретических лекций для новичков — организаторы нацелились на аудиторию уровня middle+ и выше. Это означает глубокие технические дискуссии, реальные кейсы из продакшена и возможность пообщаться с теми, кто создает AI-системы в крупнейших российских компаниях.
Конференция охватывает пять ключевых направлений развития искусственного интеллекта. От обработки естественного языка до компьютерного зрения, от рекомендательных систем до агентных архитектур — каждый поток фокусируется на том, что действительно работает в боевых условиях.
Пять потоков, которые определяют будущее AI
NLP: от фундаментальных исследований к практике
Направление по обработке естественного языка традиционно остается одним из самых востребованных. Участники узнают о последних подходах к работе с большими языковыми моделями, методах бенчмаркинга и AutoML-решениях. Особое внимание уделяется prompting-задачам — искусству создания эффективных запросов к нейросетям.
Research & RnD: российские исследования мирового уровня
Исследовательский поток покажет, чем живет российская AI-наука. Здесь обсудят Alignment (выравнивание целей ИИ с человеческими ценностями), Reasoning (логическое мышление машин), мультимодальные модели и методы интерпретации работы нейросетей. Эти темы определяют, каким будет искусственный интеллект через несколько лет.
RecSys: наука рекомендаций
Рекомендательные системы стали основой современного цифрового мира. От YouTube до Wildberries — везде работают алгоритмы, которые предсказывают наши предпочтения. На конференции расскажут о практиках A/B-тестирования и применении графовых нейронных сетей в различных этапах recommendation pipeline.
CV & Speech: зрение и слух машин
Компьютерное зрение и речевые технологии переживают настоящий ренессанс. Audio-to-audio модели, генерация и распознавание звука, системы оптического распознавания текста — все это уже не научная фантастика, а рабочие инструменты. Участники узнают о Vision-Language моделях и генеративных подходах в обработке изображений.
LLM Applications & Copilots: новая эра взаимодействия
Самый новый поток конференции посвящен практическому применению больших языковых моделей. Архитектура копилотов, агентные системы, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и инструменты для разработчиков — эти технологии меняют способы работы целых индустрий.
Кто выступает и о чем расскажет
Программа конференции включает доклады от экспертов ведущих российских IT-компаний. Алексей Зеленцов из Т-Банка поделится опытом создания внутренней AutoML-платформы. Анатолий Потапов, также из Т-Банка, расскажет о тонкой настройке LLM для специфических задач бизнеса.
Особенно интересным обещает быть выступление Рината Муллахметова из сервиса «Звук» о применении больших языковых моделей для генерации музыкальных плейлистов. Это яркий пример того, как AI проникает в творческие индустрии.
Дмитрий Козлов из Сбера представит подходы к генерации синтетических данных для обучения моделей. А Всеволод Викулин из Яндекса даст обзор современного состояния RAG-систем — технологии, которая позволяет языковым моделям работать с актуальной информацией.
Как принять участие
Участие в конференции возможно только после успешной модерации заявки. Организаторы отбирают участников, чтобы сохранить высокий уровень дискуссий. Процесс регистрации включает заполнение формы с указанием специализации и ожидания решения в течение 10 дней.
Важные детали для участников:
- Начало регистрации в 10:30, вход после 13:00 невозможен
- Необходимо иметь при себе документ, удостоверяющий личность
- На площадке предусмотрены места для отдыха, питание и парковка
- Вечерняя программа включает нетворкинг, DJ-сет и интеллектуальные игры
Почему эта конференция важна для карьеры
В эпоху активного развития искусственного интеллекта специалисты должны постоянно обновлять знания. Технологии, которые вчера казались фантастикой, сегодня внедряются в продакшене крупных компаний. Turbo ML Conf дает возможность не только узнать о последних трендах, но и понять, как применить их на практике.
Нетворкинг на таких мероприятиях часто оказывается не менее ценным, чем сами доклады. Возможность пообщаться с коллегами из других компаний, обменяться опытом и завязать профессиональные контакты может кардинально повлиять на карьерный путь.
Что делать, если не попали на конференцию
Машинное обучение — область, где постоянное обучение критически важно. Если участие в конференции по каким-то причинам невозможно, стоит рассмотреть систематическое изучение ключевых направлений AI.
Особенно актуальными сегодня являются:
- Курсы по работе с большими языковыми моделями и промт-инжинирингу
- Программы по компьютерному зрению и обработке изображений
- Специализации в области рекомендательных систем
- Обучение архитектуре и разработке AI-продуктов
Многие университеты и онлайн-платформы предлагают как теоретические курсы, так и практические интенсивы с реальными проектами.
Будущее AI-конференций в России
Turbo ML Conf показывает важную тенденцию — профессиональное сообщество в области машинного обучения в России становится все более зрелым. Вместо общих лекций об «искусственном интеллекте вообще» организаторы фокусируются на конкретных технических решениях и практических кейсах.
Такой подход отражает состояние индустрии, где AI перестал быть экзотической технологией и стал обычным инструментом разработки. Это создает запрос на более глубокие и специализированные знания, которые можно получить только в общении с практиками.
Заключение
Конференция Turbo ML Conf 2025 представляет уникальную возможность погрузиться в мир передовых AI-технологий и пообщаться с их создателями. В эпоху, когда искусственный интеллект стремительно меняет все отрасли экономики, такие мероприятия становятся не просто полезными, а необходимыми для профессионального развития.
А вы следите за развитием искусственного интеллекта в России? Какие направления AI кажутся вам наиболее перспективными для изучения прямо сейчас?
Источник новости: KursHub
