Программа конференции «Al&BigData Lab» и «Just Sell IT! Эффективные IT-продажи»

в 9:11, , рубрики: artificial intelligence, big data, GeeksLab, mobile, Блог компании RootUA Media, Большие данные, искусственный интеллект, конференция, хакатон, метки: , , , , , , ,

Образовательный проект GeeksLab продолжает работу над мероприятиями и сегодня мы расскажем о конференциях, которые пройдут в марте в Одессе, а также поговорим о предстоящих ивентах и хакатонах.

Программа конференции «Al&BigData Lab» и «Just Sell IT! Эффективные IT продажи»5 марта – Al&BigData Lab.
Конференция «AI&BigData Lab» будет посвящена одной из самых популярных и обсуждаемых IT-тем – большим данным и искусственному интеллекту.
Основная цель проведения – это обмен опытом среди разработчиков по теме, которой сейчас интересуются многие, объединения сообщества для более эффективного развития проектов, а также создание и продвижение решений big data и искусственный интеллект в Украине. Мы планируем также заложить основы создания в одесском регионе AI-клаба (как это сделано в Киеве и Харькове) для поддержки и развития данного направления в регионе.

Программа конференции «Al&BigData Lab» и «Just Sell IT! Эффективные IT продажи»12 марта – Just Sell IT! Эффективные IT-продажи.
Ни для кого не секрет, что секрет как успешного стартапа, так и прибыльной аутсорсинговой компании не только в техническом выполнении проекта, а и в искусстве переговоров, эффективном email маркетинге, умении найти подход и заинтересовать своим продуктом иили сервисом как отечественного, так и зарубежного заказчика. Будет два потока — для стартапов и для компаний, с устоявшейся системой продаж (много внимания уделим аутсорсингу).

На конференции Al&BigData Lab будут представлены следующие доклады:

«Natural Language Processing на практике» (Всеволод Демкин, Grammarly)
Natural Language Processing — область на пересечении практической програмной инженерии и компьютерных наук (алгоритмов, машинного обучения и статистики). Она включает множество различных задач и, соответсвенно, подходов и методов их решения.
Ключевым фактором успеха любого NLP проекта являются качественные данные, поэтому в первую очередь мы поговорим о том, где их брать и как с ним работать.
Далее идут различные модели и алгоритмы. Мы бегло рассмотрим основные инструменты (от теоремы Байеса до глубинных нейросетей), которые используются в NLP и обсудим, в каких условиях какие предпочтительнее.
В отличие от обычной программной инженерии, в NLP большая часть времени и усилий уходит не на написание программы, а на эксперименты. Это специфический вид дейтельности, который требует своих подходов — и мы обсудим их.
Наконец, мы посмотрим, как собрать все это в единое целое и получить готовый продукт на примере решения задачи из реального мира, используя публично доступные данные.

«Data Mining и информационный поиск: проблемы, алгоритмы, решения» (Александр Краковецкий, DevRain Solutions)
Каждый день мы пользуемся поисковыми системами — Google, Bing, Яндекс и другими. Современные поисковые системы дают достаточно точные результаты, но, тем не менее, не лишены недостатков. В то время, когда количество информации увеличивается каждый год в геометрической прогрессии, даже небольшие улучшения в работе поисковых механизмов могут значительно сократить всемя сбора, анализа и поиска информации, а также сэкононить время пользователей.
В докладе пойдет речь о проблемах информационного поиска — дублирующейся информации, огромном количестве информационного мусора, большого времени на поиск «нетривиальных» данных.
Доклад не будет посвящен какой-то конкретной области Data Mining или алгоритму, а будет касаться сразу нескольких областей из области Text Mining, кластеризации, NLP, SEO для решения конкретной задачи — уменьшения времени поиска необходимой информации. Кроме того, вы узнаете как работает сервисы а-ля Readability, и как они могут улучшить поисковые алгоритмы.

«DeepLearning: сложный анализ данных простыми словами» (Сергей Шелпук, SoftServe)
Количество данных растет огромными темпами, и человечество не имеет достаточно ресурсов, чтобы маркировать и обрабатывать эти данные перед анализом. В связи с этим алгоритмы, работающие с немаркированными данными (unsupervisedlearning), выходят на первое место по потенциалу для практического применения. Deeplearning нейронные сети — один из самых мощных алгоритмов анализа немаркированных данных на сегодняшний день. Основанный на концепции работы мозга и идее единого обучающего алгоритма, этот подход показывает лучшие результаты на большом спектре проблем анализа данных: анализ видео, изображений, звука, текста и другие.
Создание deeplearningнейронных сетей требует интуитивного понимания принципов их работы, равно как и больших вычислительных мощностей. Параллельные вычисления на GPU– один из способов получить эти мощности. Обучение deeplearningнейронных сетей на GPU на сегодняшний день является наиболее эффективным и дешевым способом работы с ними.
Этот доклад будет посвящен объяснению принципов работы deeplearningсетей простыми словами, алгоритмическим приемам, делающим это обучение эффективным, и технологическим инструментам, позволяющим строить сети самым быстрым и дешевым способом.

«Интересная работа на каждый день: AI в обычных корпоративных приложениях» (Александр Слипченко, Intranel Ltd)
Доклад посвящен тому, как AI и ML могут найти себе применение в набивших аскомину корпоративных приложениях и даже вдохнуть в них новую жизнь. Рассмотрим весь жизненный цикл задачи: от общей идеи (которая не обязательно «звучит как AI»), через формальную постановку задачи, несколько итераций прототипирования — к реализации и запуску. В качестве подопытного кролика выступит BizCrowd.com, разработанный по заказу Royal Bank of Scotland. Формально не самая сложная задача классификации текстовых данных, будучи втиснутой в рамки проекта с фиксированным бюджетом и сроком, может как стать источником головной боли, так и принести немало интересных открытий.
Помимо этого, будем говорить о том, как поставить задачу так, чтобы не пришлось заново проектировать велосипед; как настроить алгоритм и где взять для этого данные пока у вас нет пользователей (и, соответственно, данных); что делать, если исходные материал оставляет желать лучшего; SOLR; как убедить заказчика в том, что жизнь после релиза только начинается.

«Что такое визуализация данных, или почему специалисты, работающие с данными, должны быть немного художниками» (Владимир Тимашов, DataArt)
Веками человечество накапливает информацию, и Big Data увеличил объемы полезных сведений в миллионы раз. Сами по себе сырые данные бесполезны, и у нас постоянно возникает проблема представить эти данные конечному пользователю, увидеть тренды и ключевые моменты. И тут нам на помощь приходит визуализация данных, в умелых руках способная преобразить данные и представить в выгодном свете.
В докладе мы пробежимся по разным этапам визуализации. Посмотрим на подходы к визуальному представлению информации. Затронем технические решения, доступные сегодня и для кастомной разработки (d3.js, Raphael, Three.js), и готовые Enterprise-продукты (Tableau, QlikView). Посмотрим на применение визуализации в реальных проектах — сделанных и в DataArt, и мировыми лидерами в этой сфере.

«AI&BigData для путешественников» (Кузнецов Юрий, Senturia)
Практика работы с большими данными в онлайн сервисе. Задачи современного агентства путешествий. Обзор подходов к организации системы сервисов. Перспективы машинного обучения в индустрии.

«Методы распараллеливания и эффективных вычислений в языке R»(Владислав Колбасин, Aginity)
Обзор приемов, методов и пакетов, позволяющих эффективно выполнять вычисления, а также распараллеливать выполнение R кода:
— Стандартные функции и приемы правильного использования R.
— Пакет data.table: возможности, синтаксис, примеры использования.
— Обзор пакетов для анализа данных и машинного обучения, умеющих работать в параллельном режиме.

«Моделирование структурными уравнениями (Structural Equation Modeling) в среде R» (Алексей Гаевский).
Моделирование структурными уравнениями. Обзор пакетов для моделирования структурными уравнениями. Пакет lavaan: возможности, синтаксис. Практическое применение: построение моделей, тонкая настройка параметров модели, обработка отсутствующих значений.

Будут проведены два воркшопа:
«Распознаем движения человека используя R» (Николай Павлов)
Вы познакомитесь с основами анилиза данных и машинного обучения, предсказывая состояние человека по данным со смартфона.
Содержание:

  • Установка R и R-Studio
  • Дизайн исследования
  • Подготовка данных
  • Моделирование используя нейросети, леса решений и метод опорных векторов
  • Тюнинг гиперпараметров
  • Диагностика моделей

Что взять с собой? Ноутбук, желательно с предустановленным R: www.r-project.org/ и R-Studio: www.rstudio.com/

«Обработка неструктурированных данных большого объёма в облаке с помощью Hadoop» (Игорь Чубин)
В области обработки неструктурированных или слабоструктурированнах данных большого объёма особой популярностью в настоящее время пользуется группа методов, объединённых так называемой *парадигмой MapReduce*, которая описывает каким образом должны обрабатываться данные, так чтобы процедура обработки могла хорошо масштабироваться.
Наиболее известным и распространённым программным обеспечением реализующим парадигму MapReduce является Hadoop, программная экосистема, построенная вокруг этой парадигмы.
В ходе мастер-класса будет подробно рассмотрена парадигма MapReduce и лежащие в её основе принципы, и Hadoop, как одна из наиболее популярных и развитых её реализаций.
В практической части мастер-класса главное внимание будет уделено основным элементам экосистемы Hadoop: HDFS; MapReduce-приложениям; другие важным элементам экосистемы: Pig, Hive и ряду других.
В ходе мастер-класса будет выполнена начальная настройка Hadoop-кластера и выполнен ряд операций по обработке большого массива данных.
Мастер-класс будет носить практический характер.
Для полноценного участия в нём необходимо наличие ноутбука.
В качестве носителя вычислительных ресурсов будет использоваться облако Windows Azure.

Золотой спонсор: Microsoft.
Пройти регистрацию, а также узнать все подробности о докладах и мероприятии можно на сайте по адресу: geekslab.co/events/bigdatalab.

На конференции Just Sell IT! Эффективные IT-продажи будут представлены следующие доклады:

«О старте продаж в стартапе. Где искать первых клиентов» (Дмитрий Ткаченко)
Что хочет ваши потенциальные покупатели и как это узнать? Когда начинать продажи? Где искать первых покупателей и что им обещать? Какие инструменты продаж самые эффективные при продвижение новых товаров / услуг?

"«Just be you!» Быть самим собой. Эффективные продажи услуг и личностный фактор" (Денис Селезнев)
Как это — быть самим собой, продавая софт на американском и отечественном рынках? Как влияет внутреннее состояние на продажи? И дополнительная стратегия «Sex Sells».

«Стартап на стадии до product-market fit: вам все еще нужно продавать себя, но пока не клиентам» (Konstantin Shtondenko)

«Как я применял опыт инфобизнеса в продажах IT услуг. Опыт сотрудничества в городском и национальном клубе IT компаний» (Павел Обод )
Инфобизнес — МЛМ или «реальный способ заработать». Опыт применения LandingPage, Email marketing, white papers, webinar в сервисном бизнесе. Совместная лидогенерация в рамках сотрудничества с другими компаниями. Презентация площадки SoftSource: обмен заказами и утилизация ресурсов.

«B2B продажи IT-услуг» (Вадим Роговский)
Сравнительная характеристика методов онлайн и оффлайн продаж на примере компании Сlicky. Профильные IT конференции и выставки как один из методов оффлайн продаж.

«Продажи в B2B стартапе» (Никияра Пурмамбетова)
Вся правда об early adapters и поиске клиентов. Почему важно продумывать переписку, и тщательно готовится к презентациям. Кто такой ЛПР? И чем может помочь «Искусство войны» Сунь Цзы при проведении встречи с компанией Coca Cola.

«Построение эффектвиного маркетинга и продаж в стартапе» (Денис Довгополый)
Почему стартапы разрывают крупные корпорации? Почему маркетинг у успешных стартапов малобюджетен и эффективен по сравнению с энтерпрайзом? Как построить эффективный маркетинг в стартапе? Почему не надо бояться крупных корпораций и как их бить на их же поле?

«Як вижити в умовах багряного океану аутсорсингу в Україні?» (Наталия Стоянович)
Протягом п’яти років Куадріга виросла з двох до ста людей, які працювали з 25 клієнтами з Данії, Німеччини та Нідерландів. В квітні 2013 ми продали Куадрігу одному з наших конкурентів — Сіклуму. Щоб забезпечити такий стрімкий ріст, нам було необхідно розробити модель співпраці та sales pitch, які б відрізнялись від світових конкурентів з Індії, Румунії та Малазії, та місцевих гравців всіх розмірів. Я готова поділитись своїм досвідом непрямих продажів на ринках Данії та Німеччини, який допоміг нам наростити клієнтську базу та розповісти про основні моменти підтримки та росту існуючих іноземних клієнтів. А на десерт я зупинюсь на основних помилках, які не дозволили нам продовжити зростання.

«Что означает быть клиентоориентированной компанией и нужно ли об этом знать стартапу» (Юлия Федоренко)
Привычки и слабые места — современный подход к созданию правильного продукта. Какие подходы и инструменты можно применить в продажах.

«Продажи по телефону: кому и как звонить, а главное — что продавать?» (Анастасия Новикова)
Почему у многих холодные звонки не работают? Что реально продать во время звонка? Как можно встроить звонки в многошаговые продажи? Я расскажу о нескольких кейсах, где звонки являлись частью проекта, какие результаты принесли и какие уроки из этого можно вынести.

«Автоматизация процесса продаж программного обеспечения» (Максим Мирошниченко)
“Про тернии к звездам” в автоматизации процесса продаж программного обеспечения на первом этапе существования. Как правильно построить отдел продаж и какая основная проблема в обслуживании клиентов. Что нужно сделать сегодня для Nго количества продаж.

«Email Marketing в стартапах» (Вера Зверева)
Свежий взгляд на деловую переписку. Тенденции 2014 года. Деловые рассылки в продажах, развитии бизнеса и отношениях с прессой сегодня. Практика планирования и проведения успешных email outreach кампаний. Обзор последних методик и инструментов для повышения отдачи в деловых рассылках.

«Работа на субподряде у Digital Agency, как найти, зацепить и обеспечить себя заказами на года» (Байда Валерия).
Небольшая IT-компания рано или поздно доходит до осознания: стабильный поток заказов — это то, что позволит компании развиваться и расти, поднимать рейты, выбирать заказчиков, нишеваться. Как же организовать этот поток? Биржи? — требуют каждодневной рутинной работы. Свой сейлз? — дополнительные и немалые расходы без каких либо гарантий. Работа через рекоммендации? — непрогнозируемо. Работа с Digital Agency. Расскажу об одном из вариантов недорогого, эффективного, прогнозируемого потока заказов в вашу компанию.

Пройти регистрацию, а также узнать все подробности о докладах и мероприятии можно на сайте по адресу: geekslab.co/events/itsaleslab.

Впереди нас ждут:

18 апреля — MobileLab — конференция по техническая конференция, посвященная мобильным технологиям и разработке iOS/Android/WP8 приложений.
19-20 апреля — мобильный хакатон GeeksLab.
17-18 мая — DesignLab — конференция, посвященная веб-дизайну, юзабилити, инфографике и прочим дизайнерским IT-направлениям.
20-27 июля — Odessa Innovation Week 2014 — неделя инновационных технологий в Одессе. В течении 7 дней участников ждёт ряд интересных мероприятий, в рамках которых специалисты в области веб-технологий: разработчики, дизайнеры, проект-менеджеры, маркетологи, обсудят различные профессиональные темы, стартаперы с опытом продемонстрируют свои проекты и получат фидбек от менторов и коучей, а у начинающих предпринимателей будет возможность создать свой стартап за 54 часа под чутким руководством отечественных и зарубежных менторов, а также завести новые знакомства, найти партнеров, ну и, конечно же, хорошо отдохнуть на берегу Черного моря.

Программы конференций MobileLab, DesignLab и Odessa Innovation Week находятся на стадии формирования. Чтобы стать докладчиком, необходимо подать заявку, отправив тему доклада и её краткое описание Дмитрию Сподарцу по адресу: m31@rootuamedia.com или в скайп m31-rootua.

Приглашаем к сотрудничеству партнеров и спонсоров.

Оставаться в курсе можно так:

Все доклады и презентации с конференций можно будет посмотреть на YouTube и Slideshare.

Автор: m31

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля