Митап "Как ИИ ловит хакеров и спасает жизни" состоится 19 ноября 2025 года в Санкт-Петербурге.
Поговорим об искусственном интеллекте и машинном обучении в атмосфере творческой гармонии арт‑галереи. Приходите, чтобы узнать, как ML применяется в кибербезопасности и в медицине, познакомиться со специалистами из этих отраслей и зарядиться вдохновением. Записей мероприятия не будет — только живое общение.
Выявляем действия хакеров шаг за шагом. По следам реальных расследований
Николай Лыфенко, Данила Ваганов, Александр Петров, Алексей Пехтерев, Тимур Касимов.
Используя кейсы хакерской атаки на инфраструктуру, ML‑команда Positive Technologies пройдёт вместе с вами по основным этапам — от выявления до защиты от вредоносных действий.
Как находить всё? Скейлимся от 1 до 100 болезней
Евгений Никитин, сооснователь и технический директор Celsus AI
Традиционно ML‑модели в рентгенологии обучаются с помощью supervised‑подхода — размечаем конкретные патологии и тренируем модели их находить. Но такой подход существенно ограничивает внерение и применение ИИ‑систем, например, на компьютерной томографии грудной клетки можно обнаружить более 50 признаков различных патологий. В этом докладе Евгений расскажет о разных способах решения этой проблемы — от постепенного добавления новых классов до подходов, которые вовсе не требуют обучения на конкретные патологии.
Поговорим об искусственном интеллекте и машинном обучении в атмосфере творческой гармонии арт‑галереи. Приходите, чтобы узнать, как ML применяется в кибербезопасности и в медицине, познакомиться со специалистами из этих отраслей и зарядиться вдохновением. Записей мероприятия не будет — только живое общение.
Выявляем действия хакеров шаг за шагом. По следам реальных расследований
Николай Лыфенко, Данила Ваганов, Александр Петров, Алексей Пехтерев, Тимур Касимов.
Используя кейсы хакерской атаки на инфраструктуру, ML‑команда Positive Technologies пройдёт вместе с вами по основным этапам — от выявления до защиты от вредоносных действий.
Как находить всё? Скейлимся от 1 до 100 болезней
Евгений Никитин, сооснователь и технический директор Celsus AI
Традиционно ML‑модели в рентгенологии обучаются с помощью supervised‑подхода — размечаем конкретные патологии и тренируем модели их находить. Но такой подход существенно ограничивает внерение и применение ИИ‑систем, например, на компьютерной томографии грудной клетки можно обнаружить более 50 признаков различных патологий. В этом докладе Евгений расскажет о разных способах решения этой проблемы — от постепенного добавления новых классов до подходов, которые вовсе не требуют обучения на конкретные патологии.