Архитектура надежного и производительного ИИ-решения

Программа "Промышленная разработка AI-агентов на LangChain и LangGraph" доступна по ссылке

Развертывание генеративного искусственного интеллекта требует перехода от экспериментальных пилотов к строгой методологии инжиниринга. Сегодня появилась необходимость практического перехода к созданию полноценных промышленных ИИ-сервисов, способных работать в условиях строгих корпоративных и регуляторных требований.

Спикер: Андрей Носов, архитектор ИТ-систем. Профильный специалист с более чем 20-летним опытом в ИТ, специализирующийся на архитектуре решений в области ИИ, LLM, RAG, NLP, системной интеграции и руководстве мультидисциплинарными командами. Практический опыт разработки 27 AI/ML решений, в том числе высоконагруженных, облачных и гибридных систем. Эксперт в построении AI-инфраструктур и развитии продуктовых команд.

• Практический переход к созданию промышленных ИИ-сервисов и отказ от экспериментальных пилотов
• Интеграцию вероятностных языковых моделей в закрытые суверенные контуры с сохранением строгого регуляторного комплаенса
• Проектирование систем согласно методологии NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) с опорой на принципы управляемости, прозрачности и устойчивости к логическим сбоям
• Трансформацию вероятностного поведения генеративных моделей в предсказуемый, отказоустойчивый и экономически эффективный корпоративный сервис

Приятного просмотра!