Центр компетенций Baum Inform:

Консалтинг в сферах ИИ и СХД
Готовые программные продукты и оптимизированное железо
Обучение на базе МГТУ им.Н.Э. Баумана

СХД

Платформа прикладного ИИ

Возможности

Определение наиболее активно развивающихся трендов в данной области- авто кластеризация по темам
Подбор статей по схожему смыслу при задании автора исходной статьи
Поиск/классификация авторов по релевантности при задании исходной сущности/смысла/определения технологии или тренда
Определение актуальности конкретного предложения/изобретения по анализу патентной базы
Поиск технологий скрытых конкурентов через анализ целевой аудитории и ключевых выгод от исходного продукта

Где использовать?

ВУЗы

Производственные компании

Отраслевые НИИ

Стартапы

Маркетинговые компании

Медицинские компании

Силовые структуры

Архивы/библиотеки

Венчурные инвесторы

Программы обучения

Машинное и глубокое обучение, прикладной искусственный интеллект и сильный искусственный интеллект

Машинное и глубокое обучение (Machine and deep learning) — технологии искусственного интеллекта, в основе которых лежит самообучение созданных алгоритмов.

Машинное обучение сегодня используется в автомобилестроении, поиске информации в интернете, при решении логистических задач, при алгоритмах выдачи рекламы конкретному пользователю и многих других сферах. Но самое важное, что именно искусственный интеллект и машинное обучение позволяют компаниям получать стратегические конкурентные преимущества, которые сложно скопировать другим.

Например, система самопилотируемых автомобилей Tesla сегодня не имеет аналогов даже среди крупнейших автопроизводителей, что делает эту компанию самой дорогой в этой сфере при относительно невысоких объемах производства.

Data Science. Уровень 1: Основные технологии. Python для анализа данных

Data Science сегодня — это одно из самых востребованных направлений подготовки в бизнес-аналитике. В основе data science лежит работа с большими данными (Big Data).

Большие данные — это действительно огромные массивы неструктурированной информации, для работы с которыми используются методы машинного обучения и математическая статистика.

Основное отличие data science от классических методов бизнес-аналитики — это поиск связей и закономерностей в массивах информации, для разработки моделей, предсказывающей результат.

Data Science. Уровень 2: Машинное обучение

Машинное обучение (machine learning) — один из основным методов для дата-сайентиста, специалиста по работе с большими данными.

Основная идея машинного обучения — на основе методов математической статистики и оптимизации создать самообучающийся алгоритм, который будет находить связи и закономерности в больших массивах неструктурированных данных.

Data Science. Уровень 3: Нейронные сети

Нейронные сети – это математические модели и их программное воплощение. Нейронная сеть имитирует структуру и свойства организации нервной системы живых организмов и позволяет решать задачи с заданным алгоритмом и формулами, учитывая прошлый опыт.

Это обучаемая система. Основная идея использования нейросетей – решение сложных задач, для которых стоит лишь задать некоторый критерий качества, который будет минимизирован или оптимизирован.

Нейронная сеть способна обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых или работающих с приемлемой точностью теоретических или эмпирических алгоритмов.

Data Science. Уровень 4: Нейронные сети. Продвинутый уровень

Нейронные сети – это математические модели и их программное воплощение. Нейронная сеть способна обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых или работающих с приемлемой точностью теоретических или эмпирических алгоритмов. Продвинутый уровень работы с нейросетями позволит дата саентисту решать более сложные, глубокие задачи, освоить проблему переобучения созданной модели, работу с чат-ботами, распознаванием объектов и другие.

О нас

НПО «БАУМ», отечественный производитель СХД корпоративного класса, начало разработку систем хранения данных в 2010 г. Первые СХД были запущены у заказчиков в 2014 г. В 2016 году модельный ряд классических унифицированных систем хранения был существенно расширен. СХД БАУМ позволяют эффективно и надежно хранить данные заказчика, экономить бюджет и исключить секционные риски. При этом заказчик получает функционал и производительность корпоративного класса на уровне ведущих мировых производителей.

Программное обеспечение BAUM включено в единый реестр Российских программ Минцифры РФ и имеет сертификат на НДВ-2 по стандартам Министерства Обороны. Помимо традиционных систем хранения данных, уже готовы прототипы распределенной СХД нового поколения ( РСХД) и Платформы Прикладного Искусственного Интеллекта.