- 10.10.2026
- выступления
Оценка AI-систем. Как понять, что ваш ИИ прямо классный
На Датафесте в Новосибирске рассказал про AI System Evaluation, то есть как оценивать ИИ-системы
выступления
- 24.05.2026
- выступления
Как AI меняет рынок IT труда - 2026
Не смотрите вверх! Или взгляд одним глазком на астероид
- 26.04.2026
- выступления
Разработка с помощью агентов
На митапе в Коронатехе рассказал про роль вайбкодинга в промышленной разработке программного обеспечения
- 20.07.2025
- выступления
Капитанский мостик - 3
Звонилка с DeepSeek 💖 женщины против фотошопа 🚨 гаишник тормознул беспилотник
- 24.05.2025
- выступления
Как AI меняет рынок IT труда
Прекрасный новый мир, о котором HR просила тебя не беспокоиться.
- 18.01.2025
- выступления
ReliableML 2024 - итоги года
На Датаелке в ВКонтакте рассказал про технические итоги года в ReliableML
- 16.07.2024
- выступления
STaRK: Benchmarking LLM Retrieval
Разбор статьи "STaRK: Benchmarking LLM Retrieval on Textual and Relational Knowledge Bases".
- 05.05.2024
- выступления
ReFT: Representation Finetuning for Language Models
Разбор статьи "ReFT: Representation Finetuning for Language Models".
- 09.04.2024
- выступления
Enhancing Black-box LLM with Small Models
Разбор статьи "BLADE: Enhancing Black-box Large Language Models with Small Domain-Specific Models".
- 25.03.2024
- выступления
Машинное обучение в физике ускорителей заряженных частиц
Машинное обучение в физике ускорителей заряженных частиц - обзор подходов
- 19.03.2024
- выступления
GaLore: Memory-Efficient LLM Training
Разбор статьи "GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection".
- 14.03.2024
- выступления
Устойчивость моделей машинного обучения
Лекция про устойчивость моделей машинного обучения
- 20.02.2024
- выступления
Семь точек отказа RAG систем
Разбор статьи "Seven Failure Points When Engineering a Retrieval Augmented Generation System".
- 03.06.2023
- выступления
Datafest 2023: Устойчивость ML-моделей
Устойчивость ML-моделей после выкатки в прод. Выступление на Datafest2023 в секции Reliable ML.
- 29.04.2023
- выступления
Устойчивость ML-моделей - датазавтрак в Екатеринбурге
Устойчивость ML-моделей Как часто дообучать модель и как делать это правильно. О том, что модели нужно не только делать, но и поддерживать + пара советов на этом пути.
- 27.04.2023
- выступления
ML System Design Doc - лекция в ИТМО
Лекция ML System Design Doc от Reliable ML. AI Talent Hub в ИТМО ai.itmo.ru
- 28.03.2023
- выступления
Влияние языковых моделей на рынок труда
Разбор статьи "GPTs are GPTs. An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models".
- 15.10.2022
- выступления
Интерпретируемость NLP-моделей
Выступление на митапе Омского сообщества по машинному обучению
- 05.06.2022
- выступления
Что нового в интерпретируемости ML-моделей. Data Fest Online
Что нового в интерпретируемости ML-моделей. Выступление на DataFest / Reliable ML
- 03.02.2022
- выступления
Машинное обучение в бизнесе, Comptech@2022
Лекция на Comptech @ 2022 про машинное обучение в бизнесе
- 29.10.2021
- выступления
BigData, ML, AI простыми словами
Краткое введение в ML/AI для студентов курса Big social data кафедры медиакоммуникаций СПбГУ
- 23.09.2021
- выступления
Зачем и как интерпретировать ML-модели
Что у ней внутри: Зачем и как интерпретировать модели машинного обучения. НГУ, "Семинар невозможного"
- 18.06.2021
- выступления
Месторождения ошибок
Месторождения ошибок. Анализ пространства ошибок моделей машинного обучения (Dataconf, Барнаул)
- 20.12.2020
- выступления
Датаелка2020
На Датаелке OpenDataScience выступил с новогодними новостями про интерпретируемость
- 24.09.2020
- выступления
Датафест 2020 - Iterpretable ML
На Датафесте 2020 обсуждали новости Interpretable ML
- 23.07.2020
- выступления
Валидация данных в проектах машинного обучения
Выступление на ML-митапе Центра Финансовых Технологий
- 28.05.2020
- выступления
Как думают роботы. Интерпретация ML-моделей
Выступление на IT-площадке Сборка (Кемерово)
- 13.04.2020
- выступления
Интерпретируемость, лекция в НГУ
Лекция в НГУ про интерпретируемость моделей машинного обучения
- 06.04.2020
- выступления
Машинное обучение в бизнесе, версия 2
Лекция в НГУ про машинное обучение в бизнесе
- 27.03.2020
- выступления
Process Mining, версия 2
Process Mining - готовые решения и велосипеды.
- 03.02.2020
- выступления
Воркшоп по интерпретации моделей
Интерпретация моделей машинного обучения, часть 4 (CompTech@20, Новосибирск)
- 25.12.2019
- выступления
Датазавтраки
Краткая история новосибирских датазавтраков в скриншотах. Выступление на ДатаРождестве в ЦФТ, Новосибирск
- 28.09.2019
- выступления
Интерпретируй это. Как показывать ML-модели
Интерпретация моделей машинного обучения, часть 3 (Data Fest Siberia, Новосибирск)
- 25.05.2019
- выступления
Интерпретация ML-моделей, версия 2
Интерпретация моделей машинного обучения (Dataconf, Барнаул)
- 25.04.2019
- выступления
Интерпретация ML-моделей
Лекция про интерпретацию моделей машиннного обучения (ЦФТ, Новосибирск).
- 08.04.2019
- выступления
Машинное обучение в бизнесе
Лекция в НГУ про машинное обучение в бизнесе
- 02.11.2018
- выступления
CRISP курильщика
Лекция про процесс разработки дата-сервисов
- 28.06.2018
- выступления
Jupyter - дополнительные главы
Рассказ про эффективную работу с Jupyter ноутбуками
- 11.04.2018
- выступления
Dask. Карманная артиллерия датасаенса
Рассказ о том, как Dask может помочь справиться с большим набором данных.
- 16.12.2017
- выступления
Демократизация машинного обучения
Лекция про ML в полях
- 01.11.2017
- выступления
Process Mining
Лекция про Process Mining - анализ процессов на основе журналов событий
- 07.06.2017
- выступления
Пространственные характеристики
Обзорная лекция про работу с пространственными данными