Азамат Жилоков
Директор
Награды и достижения:
Директор Института искусственного интеллекта МФТИ.
Экс-вице-президент BV Deutschland.
Руководил крупными международными проектами в таких сферах, как:
-
- Информационные технологии (ИТ),
- Проектирование и строительство,
- Здравоохранение,
- Другие отрасли.
Юрий Визильтер
Научный директор, Лидер ЦК Генеративного ИИ, профессор РАН, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Генеративный ИИ
- Компьютерное зрение
- Машинное обучение
- Биометрия
- Цифровая фотограмметрия
• Web of Science: ABB-9237-2021.
• Scopus: 6506127474.
• РИНЦ: 17000.
Ключевые проекты:
- Авиационные системы улучшенного, синтезированного и комбинированного видения
- Системы распознавания лиц в некооперативных условиях
- Программная платформа машинного обучения
- Модульная система технического зрения автономного РТК
Андрей Райгородский
Академический директор, Лидер ЦК Математического моделирования, Директор ФПМИ, профессор, заслуженный деятель науки РФ, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Комбинаторика и комбинаторная топология
- Практические приложения теории графов и гиперграфов
Награды и достижения:
- Лауреат Премии Президента Российской Федерации 2011 года в области науки и инноваций для молодых ученых.
- Главный редактор журнала Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory
- Награжден премией Президиума РАН за цикл работ по комбинаторной геометрии
- Награжден премией Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых учёных за «крупные достижения в ряде разделов дискретной математики и их практическое применение в информационных технологиях»
Александр Безносиков
Директор Центра агентных систем, Лидер ЦК Оптимизации, Руководитель лаборатории фундаментальных исследований в ИИ, к.ф-м.н.
Направления исследований:
- Федеративное и распределенное обучение
- Эффективные методы обучения больших языковых моделей
Ключевые проекты:
- Оптимизация инференса и хранения нейросетевых моделей
- Бенчмаркинг передовых больших языковых моделей
- Защита от атак в нейронных сетях
- Персонализированное обучение больших языковых моделей с помощью reinforcement learning
Награды и достижения:
- Лауреат премии «Лидеры ИИ» 2023
- Лауреат Yandex ML Prize 2023
Александр Панов
Лидер ЦК Робототехники, Руководитель Центра когнитивного моделирования, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Когнитивная робототехника
- Беспилотный транспорт
- Мультиагентные системы
- Генеративные поведенческие модели
Ключевые проекты:
Награды и достижения:
- Лауреат Yandex ML Prize 2024
- Руководитель команды SkillFusion, занявшей первое место в сорвеновании CVPR Habitat, 2023 г.
- Руководитель команды CDS, выигравшей первое место в соревновании NeurIPS MineRL, 2019 г.
- Лауреат медали Российской академии наук для молодых ученых в 2017 г.
Кирилл Бухаров
Лидер ЦК Компьютерного зрения, Руководитель Центра интеллектуальных технических систем, к.т.н.
Направления исследований:
- Компьютерное зрение
- БПЛА и морская техника
- Анализ ДЗЗ
Ключевые проекты:
- Комплекс мониторинга ледовой обстановки
- Виртуальный полигон для мобильных автоматизированных платформ
- Системы компьютерного зрения для производств
- Система контроля качества полупроводниковых бескорпусных приборов
- Система мониторинга для катеров и судов
- Система автономной навигации БПЛА
Александр Гасников
Ректор университета Иннополис, Руководитель лаборатории математических методов оптимизации, Член-корреспондент РАН, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Стохастическая оптимизация
- Онлайн оптимизация
- Концентрация меры
- Эргодические динамические системы
- Равновесные модели
- Распределения потоков корреспонденций
- Google Scholar
- Статистика цитирования: 8352, начиная с 2019 г. — 5977
- h-индекс: 44, начиная с 2019 г. — 40
- i10-индекс: 200, начиная с 2019 г. — 152
Награды и достижения:
- Член-корреспондент отделения математических наук РАН, 2025
- Присвоено ученое звание профессора по специальности «Теоретическая информатика, кибернетика» приказом Министерства науки и высшего образования РФ
- Член Совета по науке и образованию при президенте России, 2024
- Член научного совета альянса в сфере искусственного интеллекта (ИИ), 2024
Алексей Чернов
Руководитель лаборатории численных методов прикладной и структурной оптимизации, к.ф-м.н
Андрей Леонидов
Заведующий лабораторией математического моделирования сложных систем Отделения теоретической физики Физического института им. П.Н. Лебедева РАН, профессор кафедры дискретной математики МФТИ, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Физика высоких энергий, квантовая теория поля, релятивистская гидродинамика
- Теория сложных сетевых систем и распространение возмущений в больших графах
- Теоретико-игровое моделирование многоагентных систем
- Обучение с подкреплением в многоагентных системах (multi-agent RL)
- Алгоритмы коллективного поведения и динамики взаимодействующих агентов в физике, экономике и ИИ
Ключевые проекты:
- Государственное задание по теме «Математическое моделирование мультиагентных систем в экономике,
теории игр и задачах искусственного интеллекта», ФИАН, руководитель - Грант Министерства образования и науки «Исследование механизмов адаптивного формирования кадрового
потенциала для проведения разномасштабных программ исследований
по приоритетным направлениям научно-технологического развития Российской Федерации», 2019-2020, ФИАН,
руководитель - Грант «Создание аппаратно-программных средств с элементами искусственного интеллекта в целях
совершенствования финансового мониторинга», 2018-2021, ФИАН, руководитель
Алексей Гончаров
Заведующий Лаборатории машинного интеллекта
Направления исследований:
- Текстовый GenAI: LLM-core системы, RAG, Агенты, MAS
- Программная оптимизация нейросетевых моделей
- OCR и предобработка неструктурированных данных
- Computer Vision: AutoML, Few-/Zero- Shot, VLM
- Обработка сигналов: носимая электроника, шумоподавление
- Список научных публикаций
Ключевые проекты:
- Сокращение затрат и ускорение обработки данных с Compressa Platform
- ИИ-ассистент для работы со знаниями компании на основе RAG и LLM
- ИИ-ассистент для поиска по технической документации
- Распознавание аудиозаписей медицинского центра
- ИИ-ассистент для сотрудников колл-центров
- Автоматизация формирования тендерной документации
- Распознавание изображений с Zero-Shot
Награды и достижения:
2021 Best Cooperation Huawei Partner
Александр Нозик
Директор Центра научного программирования, к.ф-м.н.
Направления исследований:
Научное программирование, архитектура ПО, системы работы с данными.
Направления деятельности:
- Системы моделирования, сбора и анализа данных.
- Системы визуализации
- Открытое программное обеспечение.
- Научное программное обеспечение.
- Узнать больше.
Ключевые проекты:
- Разработка систем автоматических вычислений для финансового сектора.
- Разработка модели смещения блоков породы при буровзрывных работах.
- Разработка цифрового двойника золото-извлекающей фабрики.
- Разработка системы контроля параметров для малой энергетики.
- Библиотека KMath. Крупнейшая математическая библиотека на языке Kotlin.
- Платформа Visionforge. Многофункциональная платформа визуализации данных в реальном времени.
- Платформа Controls-kt. Платформа сбора данных, управления оборудованием и моделирования технологических процессов.
- Разработка системы анализа данных оптических датчиков в скважинах для крупной нефтяной компании.
Награды и достижения:
- к. ф.-м. н. по физике частиц
- Google developer expert в 2021 году
- Руководитель российского Kotlin сообщества
- Член ПК Joker и JPoint
Дмитрий Юдин
Руководитель лаборатории интеллектуального транспорта, к.т.н.
Направления исследований:
- Искусственный интеллект и глубокое обучение
- Робототехника и интеллектуальные транспортные системы
- 3D-восстановление сцен, локализация и семантические карты
- Нейросетевые методы для автономной навигации и беспилотных платформ
Научные профили:
Награды и достижения:
- Призер хакатона «Лидеры цифровой трансформации» (2025) - II место по направлению «Редактор лидарных карт для удаления динамических объектов»
- Победитель конкурса UpGreat «Пятый уровень» (2024) — в составе команды Автороботикс (МФТИ+МАДИ) разработчиков беспилотного грузовика
- Лауреат премии Губернатора Московской области (2023) — за методы анализа и распознавания 3D-сцен в робототехнике и беспилотном транспорте
- Победитель конкурса КОД-ИИ (2022) — за разработку открытой библиотеки мультимодальной нейросетевой локализации
Егор Ершов
Руководитель лаборатории индустриального компьютерного зрения, к.ф-м.н., доцент
Направления исследований:
- Создание высоко-эффиктивных и надежных систем автоматизации индустриальных процессов с использованием передовых методов компьютерного зрения. Разработка передовых решений для цветового и спектрального анализа окрасок объектов для практически-значимых down-stream задач, в том числе:
- оценка состояния объекта (например спелость плодов яблок в ближнем ИК)
- определение вещества (например, распознавание состава полимера по среднему ИК)
- оценка цвета (например, определение спелости томатов в видимом диапазоне)
- определение патологий кожного покрова (например, обнаружение злокачественных невусов по гиперспектральным изображениям)
- оценка подлинности (например картин и банкнот) - Список научных публикаций
Ключевые проекты:
- Разработка ПАКов для решения проблемно-ориентированных задач:
- сортировка твёрдых-коммунальных отходов
- сортировка картофеля
- фито-камера для прогнозирования урожая и обнаружения фитопатологий
- автоматизированная колесная платформа для мониторинга сельхоз-угодий (томаты, агурцы, яблони и пр)
Награды и достижения:
- Номинант премии Лидеры ИИ 2025
- Разработано и внедрено более 10 систем компьютерного зрения, из них 5 ПАКов
- Автор американского патента по цветовой реконструкции
- Чемпион международного соревнования по оценке освещения
- Призер двух международных соревнований по оценке спектральной реконструкции
- Эксперт и организатор серии российских соревнований по анализу изображений и компьютерному зрению
- Более 10 грамот о лучших докладах на российских и международных конференциях
Роман Горбачёв
Руководитель лаборатории интеллектуальных технологий робототехники, к.т.н.
Направления исследований:
- Робототехника и интеллектуальные робототехнические системы
- Искусственный интеллект и его применение в робототехнике
- Гуманоидные роботы и автономные робототехнические соревнования
- Интеллектуальные транспортные системы
- Системы технического зрения и машинного обучения в управлении роботами
- Google Scholar
Награды и достижения:
- Лауреат национальных премий «Прорыв» и «Гравитация» за вклад в развитие робототехники и ИИ
- Организатор команды чемпионов мира в соревнованиях автономных гуманоидных роботов FIRA / RoboCup с 2018 года
Дмитрий Величкин
Заведующий лабораторией бизнес-решений на основе ИИ
Направления исследований:
- Нормализация нормативно-справочной информации (НСИ) средствами ИИ
- Исследование прикладных задач генеративных трансформеров и их оптимизация
- Рекомендательные системы для оптимизации бизнес-процессов
Ключевые проекты:
- Оптимизация товарной матрицы для крупного интернет-ретейлера с целью выявления дублей товаров
- Оптимизация генеративных диффузионных трансформеров с целью ускорения генерации видео и уменьшения потребления видеопамяти
- Исследование возможности применения для госкорпорации моделей искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов в закупочной деятельности
- ИИ для проектирования и управления строительством
- Прогнозирование месторождений полезных ископаемых
Евгений Хоров
Заведующий лабораторией интеллектуальных систем связи, д.т.н.
Направления исследований:
- Беспроводные сети следующего поколения: Wi-Fi 8, 6G
- Интернет вещей и энергоэффективные протоколы беспроводной связи
- Методы множественного доступа и оптимизация сетевых протоколов
- Моделирование и анализ трафика: VR/XR, real-time коммуникации
- Узнать больше
Ключевые проекты:
- Разработка алгоритмов передачи данных для сотовых сетей
- Разработка алгоритмов управления инфраструктурой сетей Wi-Fi
- Обеспечение гарантированной доставки данных с малой задержкой в сетях Wi-Fi
- Создание прототипов и алгоритмов управления реконфигурируемыми отражающими поверхностями
- Связь для беспилотных автомобилей и роботов
Награды и достижения:
- Лауреат Премии Правительства РФ в области науки и техники (2016), Премии Правительства Москвы (2013) и Scopus Award Russia (2018). Награды за лучшие работы от ACM Mobihoc (2022), IEEE PIMRC (2019), Elsevier Computer Communications (2018) и IEEE ISWCS (2012)
- Благодарность Министра науки и высшего образования (2024). 10 наград от индустриальных партнеров за лучшие совместные НИР
- Главный редактор журнала "Проблемы передачи информации", вице-председатель IEEE Russia, член экспертного совета РНФ, член Научного совета РАН «Фундаментальные проблемы создания и функционирования телекоммуникационных систем»
- Разработал ряд улучшений технологии Wi-Fi, вошедших в стандарт IEEE 802.11ax (Wi-Fi 6). Инициировал в комитете по стандартизации работу над поддержкой технологией Wi-Fi приложений с трафиком, чувствительным к задержке. Разработал новые подходы к математическому моделированию беспроводных сетей.
- Под его руководством создан первый в мире прототип устройств Wi-Fi с неортогональным доступом, а также прототип реконфигурируемой отражающей поверхности, интегрируемой в существующие сотовые сети.
- Автор более 200 статей в ведущих научных изданиях, а также международных патентов в области беспроводных сетей.
- 4 аспиранта получают стипендию Президента России.
Андрей Купавский
Руководитель лаборатории дискретной и комбинаторной оптимизации, д.ф-м.н
Направления исследований:
- Экстремальная комбинаторика
- Дискретная и вычислительная геометрия
- Анализ булевых функций
- Вероятностные методы в комбинаторике и теоретической информатике
- Теоретическая информатика и геометрические аспекты многомерных структур
- Список научных публикаций
Награды и достижения:
- Премия Правительства Москвы молодым учёным за 2021 год
Иван Сгибнев
Руководитель лаборатории платформенных решений и мультиагентных систем
Направления исследований:
- Агентные и мультиагентные системы
- Формирование профессиональных навыков у ИИ-ассистентов
- Методы iCL и RAG
- Методы рассуждения, планирования и критики
- Компьютерное зрение для прикладных задач
- Биометрические системы и видеоаналитика
- Автоматический подбор архитектуры и гиперпараметров процесса обучения
- Робототехнические платформы
Ключевые проекты:
- Разработка платформы для создания ИИ-ассистентов
- Разработка ИИ-ассистентов для экосистемы 1С
- Разработка ИИ-ассистента для рекомендации товаров
- Разработка методов оценки и улучшения достоверности ответов для ИИ-ассистентов
- Разработка методов формирования профессиональных навыков у ИИ-ассистентов
Вадим Горбачёв
Руководитель лаборатории фундаментальных и прикладных проблем компьютерного зрения, к.ф-м.н
Направления исследований:
- Глубокое обучение и нейросетевые методы для компьютерного зрения
- Детекция, трекинг, сегментация объектов
- Доменная адаптация, синтез данных, адверсативные технологии
- Фундаментальные модели
- Автообучение нейросетей
- Видеоаналитика и многокамерные системы позиционирования
Иван Новиков
И.о. заведующего лабораторией анализа корпоративных данных, м.н.с.
Направления исследований:
- Моделирование временных рядов
- Вычислительные методы в количественных финансах
- Применение методов DL, RL, генеративных моделей в прикладных задачах бизнеса
- ML для задач моделирования климата и физических рисков
Алексей Кадейшвили
CTO, ИИ ПАКи
Направления исследований:
- Компьютерное зрение и видеоаналитика (детекция, трекинг, анализ поведения)
- Распознавание лиц и биометрические системы (2D и 3D face recognition)
- Машинное обучение и алгоритмы обработки аудио/видео сигналов
Награды и достижения:
Сооснователь и более 20 лет технический директор компании «Вокорд», одной из ключевых российских компаний в области компьютерного зрения и систем безопасности.
Александр Попов
Заведующий лабораторией нейронных систем и глубокого обучения
Направления исследований:
- Адаптация исследований к прикладным задачам: поиск подходов к построению решений, пригодных для промышленного использования, к взаимодействию агентных/многоагентных систем с "цифровыми двойниками" объектов/процессов, масштабируемых подходов для генеративного ИИ, модульность и стандартизация в ИИ-решениях.
Ключевые проекты:
- Агенты и многоагентные системы: ИИ-агенты, выбор, использование и автоматическое создание инструментов, рассуждения и само-рефлексия, целеполагание и планирование, подходы к созданию агентов для многоагентных систем, способы организации взаимодействия между агентами.
- Разговорный искусственный интеллект: диалоговые системы, мультинавыковые ассистенты
- Языковые модели: универсальные и специализированные модели для NLP, методы расширения (аугментации) языковых моделей, методы оптимизации обучения и инференса, методы специализации под предметные области, подходы к обучению с малым/ограниченным набором данных.Вычислительная инфраструктура: диверсификация вычислительного оборудования/инфраструктуры (GPU альтернативных производителей, NPU и т.п.), альтернативные фреймворки и программные экосистемы для ИИ-решений
- Программно-аппаратного решение, на базе GPU из дружественных стран, с оптимальным соотношением цена/производительность
Юрий Визильтер
Научный директор, Лидер ЦК Генеративного ИИ, профессор РАН, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Генеративный ИИ
- Компьютерное зрение
- Машинное обучение
- Биометрия
- Цифровая фотограмметрия
• Web of Science: ABB-9237-2021.
• Scopus: 6506127474.
• РИНЦ: 17000.
Ключевые проекты:
- Авиационные системы улучшенного, синтезированного и комбинированного видения
- Системы распознавания лиц в некооперативных условиях
- Программная платформа машинного обучения
- Модульная система технического зрения автономного РТК
Андрей Райгородский
Академический директор, Лидер ЦК Математического моделирования, Директор ФПМИ, профессор, заслуженный деятель науки РФ, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Комбинаторика и комбинаторная топология
- Практические приложения теории графов и гиперграфов
Награды и достижения:
- Лауреат Премии Президента Российской Федерации 2011 года в области науки и инноваций для молодых ученых.
- Главный редактор журнала Moscow Journal of Combinatorics and Number Theory
- Награжден премией Президиума РАН за цикл работ по комбинаторной геометрии
- Награжден премией Президента Российской Федерации в области науки и инноваций для молодых учёных за «крупные достижения в ряде разделов дискретной математики и их практическое применение в информационных технологиях»
Александр Гасников
Ректор университета Иннополис, Руководитель лаборатории математических методов оптимизации, Член-корреспондент РАН, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Стохастическая оптимизация
- Онлайн оптимизация
- Концентрация меры
- Эргодические динамические системы
- Равновесные модели
- Распределения потоков корреспонденций
- Google Scholar
- Статистика цитирования: 8352, начиная с 2019 г. — 5977
- h-индекс: 44, начиная с 2019 г. — 40
- i10-индекс: 200, начиная с 2019 г. — 152
Награды и достижения:
- Член-корреспондент отделения математических наук РАН, 2025
- Присвоено ученое звание профессора по специальности «Теоретическая информатика, кибернетика» приказом Министерства науки и высшего образования РФ
- Член Совета по науке и образованию при президенте России, 2024
- Член научного совета альянса в сфере искусственного интеллекта (ИИ), 2024
Александр Панов
Лидер ЦК Робототехники, Руководитель Центра когнитивного моделирования, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Когнитивная робототехника
- Беспилотный транспорт
- Мультиагентные системы
- Генеративные поведенческие модели
Ключевые проекты:
- Система планирования движения сервисного робота с LLM
- Детекция и трекинг объектов для беспилотных автомобилей
- Система одновременной локализации и картографирования местности для мобильных роботов в общественных пространствах
- Антропоморфные роботы
Награды и достижения:
- Лауреат Yandex ML Prize 2024
- Руководитель команды SkillFusion, занявшей первое место в сорвеновании CVPR Habitat, 2023 г.
- Руководитель команды CDS, выигравшей первое место в соревновании NeurIPS MineRL, 2019 г.
- Лауреат медали Российской академии наук для молодых ученых в 2017 г.
Дмитрий Гаврилов
Директор Физтех-школы радиотехники и компьютерных технологий, Директор НТЦ Робототехники и компьютерных технологий, д.т.н.
Направления исследований:
- Системы технического зрения и глубокого обучения для анализа окружающей обстановки
- Робототехнические комплексы и автономное движение (наземные и воздушные платформы)
- Компьютерная симуляция окружающей среды в видимом и ИК-диапазонах
- Параллельные вычисления, виртуализация и аппаратная реализация нейросетевых алгоритмов
- Искусственные нейронные сети для детектирования, локализации и классификации объектов в реальном времени
- Микропроцессоры, ПЛИС, САПР и ускоренный высокоуровневый синтез
Александр Родин
Директор центра компетенций по перспективным беспилотным авиационным системам и сервисам, д.ф-м.н.
Направления исследований:
- Мониторинг природных и техногенных сред с использованием космических и беспилотных летательных аппаратов
- Методы оптической, инфракрасной и радиолокационной спектроскопии атмосферы и поверхности
- Численное моделирование атмосферных процессов и климата планет
- Технологии дистанционного зондирования и построение имитационных/синтетических выборок для ИИ
- Алгоритмы классификации и сегментации объектов по оптическим, ИК- и радиолокационным данным
Ключевые проекты:
- Разработка комплекса оперативной ледовой разведки на базе БПЛА
Награды и достижения:
- Медаль МЧС России «За содружество во имя спасения»
- Медаль Минобрнауки России «За вклад в реализацию государственной политики в области образования»
Константин Воронцов
Заведующий кафедрой машинного обучения и цифровой гуманитаристики МФТИ, Заведующий кафедрой интеллектуальных систем МФТИ, профессор РАН, д.ф-м.н
Направления исследований:
- Машинное обучение
- Анализ текстов
- Информационный поиск
- Большие языковые модели
- Вероятностное тематическое моделирование
Ключевые проекты:
1999-2012. Разработка комбинаторной теории переобучения.
2012-н.в. Разработка теории аддитивной регуляризации тематических моделей ARTM.
2004-н.в. Разработка и развитие базового курса лекций по машинному обучению.
2019-н.в. Мастерская знаний — концепция поисково-рекомендательного сервиса для анализа научной литературы.
2014-2019. Библиотека тематического моделирования BigARTM с открытым кодом.
2023-н.в. Нейросетевая модель для научного поиска SciRus и бенчмарки RuSciBench и RuSciFact для тестирования языковых моделей в научном домене.
2020-2022. Разработка технического регламента конкурса про\\чтение по автоматической проверке смысловых ошибок в сочинениях ЕГЭ.
2023-н.в. Языковые модели для автоматического контент-анализа (выделения, классификации и связывания фрагментов текста, смысл которых определён обучающей выборкой)
2024-н.в. Карты знаний — разработка методов иерархической суммаризации текстовых коллекций.
Награды и достижения:
- Почётное учёное звание профессора РАН (2015).
- Лауреат медали РАН (1999) за работу «Экспертные и алгебраические методы построения систем искусственного интеллекта».
Владислав Матюхин
Финтех
Владислав Матюхин
Финтех
Борис Клейнер
Промышленность, Строительство
Борис Клейнер
Промышленность, Строительство
Диляра Мухарамова
Агропромышленный комплекс
Диляра Мухарамова
Агропромышленный комплекс
Дмитрий Сафонов
Гос. сектор, Финтех
Дмитрий Сафонов
Гос. сектор, Финтех
Евгений Чихачёв
Ритейл
Евгений Чихачёв
Ритейл
Дания Киреева
Геометаллургия
Дания Киреева
Геометаллургия
Михаил Демидов
Строительство, Ритейл
Михаил Демидов
Строительство, Ритейл
Форматы сотрудничества
Технологический консалтинг
Помогаем определить потенциал ИИ в бизнесе и выстроить дорожную карту цифровой трансформации.
R&D в МФТИ
Проводим научные и прикладные исследования (НИР, НИОКР) для поиска и разработки наукоёмких ИИ-решений.
Создание совместных продуктов
От идеи до запуска: проектируем, разрабатываем и внедряем ИИ-продукты, повышающие эффективность и конкурентоспособность партнеров.
Workshop
ИИ в бизнесе и производстве: как зарабатывать больше и тратить меньше с ИИ
ИИ в бизнесе и производстве: как зарабатывать больше и тратить меньше с ИИ
Переводим ИИ из абстрактной концепции в конкретные бизнес-возможности на примере реальных кейсов заказчика
What will you get
- 2–3 приоритетных кейса для внедрения ИИ в вашей компании с оценкой потенциального эффекта (экономия, рост выручки, повышение качества сервиса)
- Предложения по пилотным решениям и передовым технологиям
- Карта возможностей ИИ для бизнеса компании и сегментация процессов по степени автоматизации и потенциалу применения ИИ
- Дорожная карта внедрения ИИ и рекомендации по выбору проектов первой волны
- Пошаговый план запуска приоритетных пилотов с конкретными действиями для успешной реализации
- Приблизительная оценка инвестиций и ожидаемой отдачи
- Рекомендации по формированию ИИ-команды
- Предложения по обучению управленческой команды для эффективной работы с ИИ
- Поддержка и консультации для сопровождения первых шагов
For whom
- Для руководителей компании: СЕО, СТО, CFO и др. (группа до 10 человек)
- Для собственников компании
Программа практикума
1
подготовка 2-3 недели
- Используем для подготовки ваши кейсы
- Если у вас их нет, то поможем их сформулировать или используем кейсы из существующей практики из вашей отрасли
2
практикум 4-5 часов
- Расскажем о современных тенденциях в развитии ИИ в вашей отрасли
- Покажем, как и где стоит внедрить ИИ в вашей компании
- Разработаем вместе с вами дорожную карту по внедрению ИИ
- Выберем вместе с вами проекты для внедрения пилотов
3
консультации
- 3 консультации от наших ведущих экспертов в течение месяца
Комада ИИ-Мечты
Комада ИИ-Мечты
Формирование вашей внутренней команды лидеров, способной управлять внедрением ИИ-проектов.
What will you get
- Команду лидеров, способную инициировать и управлять развитием и внедрением ИИ
- Готовые проекты и гипотезы для внедрения ИИ, поддержанные новыми знаниями команды
- Дорожную карту развития ИИ-проектов
For whom
Для руководителей отделов различных подразделений вашей компании, в том числе и нетехнических (5-6 человек)
Программа практикума
1
Введение в ИИ и стратегия применения (онлайн / очно, 0,5 дня / 4 часа) Темы: основы ИИ и ML, бизнес-возможности, глобальные кейсы ДЗ: определить потенциал ИИ в своём подразделении, определить кейсы для проекта
2
Выявление задач и кейсов для ИИ (очно, 1 день): практический воркшоп, работа с кейсами Темы: от бизнес-проблемы к ИИ-кейсу, критерии отбора, формулировка задач Активности: командная постановка задач + разбор с ML-экспертами
3
Эффективная работа с ML-командами (очно, 1 день): тренинг с ролевыми играми Темы: жизненный цикл ИИ-проекта, роли и коммуникации, Agile в ИИ Активности: симуляция встречи «заказчик ↔ команда», кейс из практики
4
Риски и этика в ИИ (онлайн / очно, 2 часа) Темы: технические / этические / регуляторные / юридические вопросы Результат: чек-лист вопросов для запуска ИИ-проекта
5
Масштабирование и ROI AI-проектов (очно, 1 день) Темы: оценка эффективности, масштабирование, ИИ-дорожная карта Формат: защита проектов + групповая работа
6
Результат:
Презентация «ИИ для нашего бизнеса», индивидуальный план действий
Ключевые технологии и тренды искусственного интеллекта
Ключевые технологии и тренды искусственного интеллекта
Лекция от спикеров – ведущих экспертов ИИИ МФТИ: Расскажем о важнейших технологиях и трендах, покажем, как применить ИИ в вашей отрасли
What will you get
- Узнаете, где сегодня находится передовой рубеж ИИ в науке и бизнес-практике
- Увидите реальные примеры внедрения ИИ в вашей отрасли: от предиктивной аналитики до компьютерного зрения и чат-ботов
- Замотивируете сотрудников на использование ИИ-инструментов в повседневной работе
- Обсудите с экспертами перспективы и сценарии применения ИИ именно в вашей компании
For whom
- Для широкого круга сотрудников компании всех уровней
Программа практикума
1
Что на самом деле скрывается за модным словом «искусственный интеллект» – 15 мин. Разберёмся, как ИИ уже меняет бизнес, где проходит передовой рубеж науки и какие тренды определят ближайшие 3-5 лет
2
Как машины «видят» мир: от камер наблюдения до умных дронов – 15 мин. Узнаете, как компьютерное зрение автоматизирует контроль качества, повышает безопасность и ускоряет операции в промышленности и сервисе
3
Генеративный ИИ, ассистенты будущего и их бизнес-применение – 15 мин. Разберём, как новые ИИ-инструменты создают тексты, изображения и даже бизнес-идеи, помогая экономить время и ресурсы
4
Роботы и автоматизация, которая приносит прибыль – 15 мин. От производственных манипуляторов до автономных роботов в логистике – реальные примеры, где робототехника уже окупается
5
Как внедрить ИИ в вашей компании: от идеи до первых результатов – 15 мин. Чёткий алгоритм внедрения ИИ: выявление задач, подбор технологий, пилотные проекты, масштабирование и оценка ROI
6
Вопросы и ответы – 15 мин.
Инвестиции
Венчурный фонд АшНю – инвестиционный партнер Института ИИ МФТИ. Фонд помогает развивать технологические стартапы, предоставляя экспертизу и поддержку для роста и масштабирования проектов в сфере искусственного интеллекта.
Уровни реализации проектов
1
Поисковые исследования — формируем научную базу будущих решений.
2
Выполнение НИОКР для заказчиков — решаем прикладные задачи.
3
Платформенные решения — создаём технологическую основу.
4
Готовые продукты и сервисы — выводим ИИ в реальный сектор.
Платформа A2.pro
По итогам работы Центра появится программная платформа А2.pro, с помощью которой пользователи смогут самостоятельно создавать и настраивать профессиональных интеллектуальных ассистентов для решения конкретных задач в различных областях. Партнерами Центра станут компании и организации из финансового, строительного и ИТ-секторов, а также государственные структуры.
