Программа 8 октября

Иннополис

Участники практической сессии обсудят роль интеграторов в задаче масштабирования роботизации, расскажут об опыте внутренних интеграторов (от пилота до системной команды), разберут успешные и провальные кейсы интеграции, и роль НИОКР в этом процессе

Ведущие технологические компании и вузы уже не просто добавляют ИИ-функции в свои LMS, а перестраивают саму архитектуру образовательных экосистем. Современная платформа перестает быть просто репозиторием курсов: она становится интеллектуальным ядром, которое в реальном времени анализирует цифровой след, адаптирует траектории и связывает обучение с реальными индустриальными задачами.

Сессия посвящена передовому опыту трансформации дистанционного и смешанного обучения. Мы разберем системные изменения: предиктивную аналитику, динамическую генерацию контента, автоматизированную оценку сложных компетенций и бесшовную интеграцию LMS с производственными и HR-системами, внедрение ИИ-тьюторов и помощников.

ИИ-агенты постепенно становятся новой частью корпоративной инфраструктуры: они учатся работать с данными и системами компании, выполняют задачи сотрудников, взаимодействуют друг с другом и со временем получают всё большую автономность.
Но как агент проходит путь от идеи до полноценного участника бизнес-процесса? Что происходит за кулисами крупных компаний и какие задачи уже сегодня можно передавать интеллектуальным системам?
На секции разберём жизненный цикл корпоративного ИИ-агента — от первого прототипа до масштабного промышленного решения:

1. Рождение агента — какие задачи компании отдают ИИ и как понять, что для них действительно нужен агент, а не обычный чат-бот или автоматизация.
2. Первые шаги — как агента обучают, настраивают и адаптируют под реальные данные, процессы и требования конкретной компании.
3. Взросление — что меняется при переходе от экспериментального прототипа к надёжному решению, работающему в промышленной эксплуатации.
4. Работа в команде — как ИИ-агенты встраиваются в существующие бизнес-процессы, взаимодействуют с сотрудниками, информационными системами и другими агентами.
5. Карьерный рост — как расширяется зона ответственности агента: от выполнения отдельных операций к решению комплексных задач и самостоятельному принятию решений в заданных рамках.

Участники увидят, как устроен путь ИИ-агента внутри крупной компании, какие технологии и компетенции для этого нужны, где проходит граница автономности и что необходимо для перехода от красивого демо к реальному бизнес-эффекту.
Секция будет полезна и тем, кто создаёт ИИ-решения, и тем, кто принимает решения об их внедрении.

Биотехнологии выходят за пределы медицины. Это новые материалы, альтернативная энергетика, замкнутые циклы производства, синтетическая биология. Обсудим, как биоэкономика становится основой нового технологического уклада, какие вызовы стоят перед отраслью и какие прорывные продукты появятся на рынке в ближайшие 3-5 лет.

Студенты соревнуются с нейросетями в реальном времени, выполняя задания, где нужно то обогнать ИИ, то использовать его как инструмент, то выявить его слабости. Это не бой насмерть, а поиск симбиоза. Игра пройдет в формате индивидуального зачета и командных раундов

На мастер-классе покажем, как настроить coding-ассистента и выстроить свой AI-harness: какие скиллы и инструменты использовать и как запустить первых небольших агентов.

Это живые истории тех, кто прошел через огонь, воду и медные трубы дедлайнов, стрессов и неординарных ситуаций.
Здесь вас ждут рассказы от разработчиков всех уровней (студентов, выпускников, преподавателей, стартаперов), от которых мурашки и смех, ведь так все было на самом деле:

• Логистический ад разработчика или как впервые вылететь за границу с группой детей
• Магистерский опыт студента по превращению бага в фичу и спасения продакшена за 5 минут
• Карьерный путь ведущего разработчика ЦК RnD MWS, построенный вокруг тревожного типа привязанности и неумения говорить «нет»
• Адаптация разраба или... я могу и это
• а также другие интересные истории — от тех, кто только начинает, до тех, кто уже учит других

Главная интрига: как не сойти с ума, получать удовольствие и даже побеждать, когда что-то идёт не по гайду. Приходите — будет честно, остро и полезно для любого, кто хоть раз писал код в 3 часа ночи.

Основные цели в сфере технологического предпринимательства в России на период до 2030 года сформулированы в Концепции технологического развития на период до 2030 года (утверждена распоряжением Правительства РФ от 20 мая 2023 г. №1315-р).
А какова роль университетов в реализации этой Концепции, какие инструменты есть для вовлечения студентов техпредпринимателей в реальную экономику региона и достаточно ли их. Как развивая предпринимательство в университетах не мешать науке и учебе, а наоборот становиться драйвером развития, расскажут ведущие российские эксперты.

Экспертная панель, затрагивающая актуальные меры поддержки производителей, внедряющих роботизированные решения:

1. Федеральные и региональные меры поддержки: что даёт ФРП, субсидии, гранты, условия, сроки, типичные ошибки в заявках.
2. Финансовые инструменты лизинг, кредит, RaaS: сравнительный анализ для предприятий разного масштаба.

Эксперты предоставят работающие стратегии расчета реального срока окупаемости роботизации, построение финансовой модели с учетом ставки дисконтирования, простоев, обслуживания, утилизации. В рамках дискуссии будет представлен пошаговый план "упаковки" проекта для получения инвестиций

Продовольственная безопасность страны сегодня решается не в полях, а в алгоритмах. Автономные дроны для мониторинга посевов, роботизированные системы уборки, точное земледелие на основе больших данных — как технологии делают сельское хозяйство высокотехнологичным, устойчивым к климатическим рискам и кадровому дефициту.

Искусственный интеллект меняет музыкальную индустрию. Сегодня создать полноценную песню с вокалом, аранжировкой и сведением может человек без музыкального образования, студии и микрофона. Нейросети берут на себя техническую работу: помогают собрать текст, подобрать стиль, создать аранжировку, сгенерировать вокал и выдать готовый трек.

На этом мастер-классе мы разберём, как устроены современные ИИ-модели генерации музыки, научимся управлять ими с помощью текстовых описаний и посмотрим на реальные примеры использования — от вирусных хитов до профессиональных альбомов.

Как это работает: что такое нейросеть и как она обучается, каким образом модель превращает текстовое описание в видео, на каких данных её учат, как их собирают.
Генерируем видео на площадке по промптам участников, разбираем результаты, обсуждаем принципы составления запросов.
В завершение — текущие возможности и ограничения технологии: что модели уже умеют, что пока нет, где это применяется

Секция о том, как искусственный интеллект может усиливать профилактическую и персонализированную медицину без замены врача и без снижения роли клинической экспертизы. В центре обсуждения – неинвазивное риск-профилирование пациентов, раннее выявление факторов риска, анализ мультимодальных медицинских и поведенческих данных, поддержка принятия врачебных решений и маршрутизация пациента. Участники обсудят, какие ИИ-решения действительно помогают врачу и пациенту, как проверять надежность медицинских моделей, как учитывать этические ограничения, качество данных, регуляторные требования и ответственность при внедрении ИИ в клиническую практику.

Развитие технологий искусственного интеллекта меняет ландшафт кибербезопасности: от появления новых классов угроз до применения ИИ в системах защиты и атакующих мультиагентных системах. В рамках секции ведущие учёные и представители RnD подразделений бизнеса обсудят, какие фундаментальные и поисковые научные исследования в области ИБ необходимо проводить сегодня, чтобы обеспечить технологический суверенитет страны в условиях роста киберугроз, кражи персональных данных и использования ИИ злоумышленниками. Дискуссия сосредоточена на формировании долгосрочной научно-исследовательской повестки и определении приоритетных направлений развития технологического стека в области кибербезопасности.

Сессия соберёт представителей государства, научных пространств, природных и туристических проектов и медиа, чтобы обсудить общую задачу: как переводить научное знание в понятный и эмоционально убедительный опыт. Искусственный интеллект рассматривается здесь не как отдельный эффектный сюжет, а как сквозной инструмент — для работы с источниками, адаптации языка, персонализации маршрута, диалога с посетителем и аналитики — при обязательной экспертной верификации.

Трансформация модели подготовки специалистов в СПО в системную модель, где предприятие формирует запрос на реальную команду интеграторов, подготовленный наставник обеспечивает бесшовную интеграцию, а гибкий учебный план колледжа настраивается под конкретные должности. Как результат - подготовка команды "специалистов под ключ", способных к монтажу, интеграции и эксплуатации РТК.

Что придёт на смену современным языковым моделям? Александр Гасников расскажет об ИИ, который учится понимать физический мир по видео, предсказывать последствия действий и рассуждать в скрытом пространстве — не переводя каждый шаг в текст. В центре лекции — модели мира, латентное планирование и коллективная проверка гипотез.