Техническая конференция по ИИ, машинному обучению и аналитике данных

4 участника

О чём курс

Техническая конференция Aha-conf объединяет доклады, мастер-классы и экспертные сессии по внедрению искусственного интеллекта, машинному обучению и продуктовой аналитике. Спикеры разбирают практические кейсы развёртывания цифровых сервисов, инженерные пайплайны и организацию процессов продуктовой разработки.

О чём конференция

Выступления сосредоточены на решении прикладных аналитических, продуктовых и инженерных задач. Эксперты делятся опытом применения машинного обучения в продакшене, проведения A/B-экспериментов, внедрения поведенческой экономики и повышения эффективности бизнеса.

Программа охватывает полный цикл создания AI-first сервисов: от постановки задачи и оценки гипотез до технического масштабирования и мониторинга работающих систем.

Кому подойдёт

Материалы ориентированы на команды из сфер e-commerce, банкинга, ритейла, телекома и смежных отраслей:

  • продуктовых аналитиков;
  • специалистов по машинному обучению и Data Science;
  • директоров по продукту (CPO) и продуктовых менеджеров;
  • инженеров данных и MLOps-специалистов.

Темы выступлений

Доклады и дискуссионные панели сгруппированы по ключевым техническим направлениям:

  • трансформация процессов с помощью LLM и применение Open Source ИИ-агентов;
  • инженерная инфраструктура вокруг ML: практики MLOps и Data Engineering;
  • рекомендательные системы (RecSys), методы оценки качества рекомендаций и ранжирования;
  • инструментарий аналитика при работе с обновлениями на проде;
  • углублённая event-аналитика с использованием PostHog;
  • системные методы снижения стоимости проверки продуктовых гипотез;
  • R&D и экономика масштабирования цифровых сервисов.

Формат материалов

В комплект входят видеозаписи выступлений конференции с профессиональным монтажом, круглые столы, сессии вопросов и ответов, а также сопутствующие материалы по итогам докладов.

Программа обучения

  • Product Science, Machine Learning и AI/LLM-трансформация
  • R&D и экономика масштабирования
  • Провайдеры ИИ-экспертизы. Ключевой трек
  • Инженерия вокруг ML/ИИ: MLOps и Data Engineering
  • Как аналитику разобраться в новых инструментах, пайплайнах и том, что изменилось на проде
  • RecSys: оценка качества рекомендаций и ранжирования
  • Open Source ИИ-агенты для решения аналитических и продуктовых задач
  • Подходы и методы системного снижения стоимости проверки гипотез
  • PostHog для продуктовых команд. Расширенная event-аналитика.
  • Процессы и технологии разработки ИИ-first продуктов от постановки задачи до использования в продакшене
Складчина создана 8 мая 2026 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Теги курса

Инструменты
4 755 ₽ 19 900 ₽