Наша команда:
Соков Иван, backend разработчик, разрабатывает архитектуру модели и проводит обучение, участвовал в реализации грантов, также участвовал на научных конференциях
Климов Иван - студент Самарского Государственного Технического Университета, учится на направлении программная инженерия. За последнее время создал Telegram-бота на основе ML, который предсказывает риск развития сердечного приступа пациента и участвовал в разработке-тестировании Яндекс курса «AI-грамотность»
Цыпина Полина - студент ТГУ, учусь на направлении Искусственный интеллект и большие данные.Отвечаю за создание и поддержку инфраструктуры для сбора, хранения, обработки и предоставления данных. Так же занимается разработкой, обучением, тестированием ИИ
Басиров Юрий - руководитель центра изучения ИИ Иркутского национального исследовательского технологического университета
❤4🔥3👏3❤🔥2🥰1🤡1
Исаев Андрей – студент СамГТУ, product manager, аналитик данных, призёр хакатонов и научных конференций, разработчик медицинских IT-проектов и координатор федеральной программы по развитию молодежного предпринимательства "Я в деле"
Александр Крайнов, студент ТГУ, Python-разработчик, контент-creator, SMM-менеджер этого канала и ваш покорный слуга. Специализируюсь на монолитах на Django
Айван Нсуква, аспирант Ульяновского государственного технического университета, занимается разработкой описательной и прогностической аналитики для технических систем, используя машинное обучение и модели больших языков. Разработал несколько моделей прогнозирования фондового рынка, а также занимается веб-разработкой на стороне сервера
Следите за обновлениями и знайте. Мы раздадим свэга!
❤8🔥3👏3🥰2🤡2
Продолжаем участвовать в Летней Школе РАИИ👌😎
Виртуалка не поняла, что мы на свэге и отказалась запускаться😜
Виртуалка не поняла, что мы на свэге и отказалась запускаться😜
Наш кейс: Интеллектуальная обработка заявок от пользователей😎
В планах у нас:
📍обучить 2 LLM-модели: одну для оценки уровня важности заявки, а вторую для формирования уже внутренней заявки в какой-либо отдел ЖКХ
📍дообучить модель Speech-to-Text, чтобы она распознавала русскую речь
📍написать интерфейс взаимодействия этих моделей и конечного пользователя
1. Функциональные требования
🙄Обработка заявок
🕺Голосовая обработка (Speech-to-Text)
👨🏻🦯Генерация внутренней заявки
🖼️ Пользовательский интерфейс
2. Технические требования ( не до конца определены)
🖥️ Модели машинного обучения
⏳Интеграции и API
🔒Масштабируемость и надёжность
Да прибудет с вами свэээг!😜🤟
В планах у нас:
📍обучить 2 LLM-модели: одну для оценки уровня важности заявки, а вторую для формирования уже внутренней заявки в какой-либо отдел ЖКХ
📍дообучить модель Speech-to-Text, чтобы она распознавала русскую речь
📍написать интерфейс взаимодействия этих моделей и конечного пользователя
1. Функциональные требования
🙄Обработка заявок
🕺Голосовая обработка (Speech-to-Text)
👨🏻🦯Генерация внутренней заявки
🖼️ Пользовательский интерфейс
2. Технические требования ( не до конца определены)
🖥️ Модели машинного обучения
⏳Интеграции и API
🔒Масштабируемость и надёжность
Да прибудет с вами свэээг!😜🤟
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Прямо сейчас наша команда перенимает ценные знания на лекции «В чем магия Zero- shot моделей компьютерного зрения?» от эксперта Андриянова Н.А. 🥰
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Потрясающий доклад участника нашей команды по теме «Разработка и исследование методов дескриптивной и предиктивной аналитики технических систем на основе глубокого обучения и больших языковых моделей» 😍
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вручную обрабатывать их долго, дорого и неэффективно
Преимущества нашего продукта
Конечный продукт — это Веб-приложение формирующее заявки ЖКХ по аудиозаписям (звонкам пользователя), классификацией заявок по типу и срочности, генерацией краткого описания задачи и отправкой на согласование пользователю или в противном случае предложением связаться с оператором
Клиентам доступен экран для подачи и отслеживания заявок, а для сотрудников админ-панель с аналитикой и управлением
Продукт предположительно будет обеспечивать:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, теперь в нашем канале доступны комментарии!!! 🤑
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Наше решение ориентировано на управляющие компании, муниципальные службы и подрядные организации ЖКХ, позволяя ускорить обработку обращений, снизить нагрузку на сотрудников и повысить качество сервиса за счет исключения ручного ввода данных и ошибок маршрутизации 🤝
Целевая аудитория🕷️
1️⃣ Управляющие компании ЖКХ и ТСЖ
➖ Автоматизация приема и обработки заявок от жильцов
➖ Снижение нагрузки на кол-центры
➖ Ускоренное реагирование на аварийные ситуации
2️⃣ Городские администрации и АИС "Город"
➖ Интеграция в систему "Умный город" для централизованного сбора и обработки жалоб
➖ Анализ частых проблем для улучшения инфраструктуры
3️⃣ Частные операторы кол-центров
➖ Снижение ручной обработки звонков
➖ Повышение качества обслуживания за счет предварительной классификации
Преимущества для заказчиков😎
✔️ Экономия времени – автоматическая обработка вместо ручного разбора
✔️ Снижение ошибок – исключение человеческого фактора при маршрутизации
✔️ Масштабируемость – готовность к интеграции
✔️ Гибкость – дообучение модели под специфику конкретной организации
✈️
Целевая аудитория
Преимущества для заказчиков
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, настал 5 день Летней Школы, и мы готовы представить вам сравнительную таблицу конкурентов интеллектуальной обработки заявок ЖКХ ☺️
Ключевые преимущества нашего решения:
✔️ Точность
✔️ Автоматизация
✔️ Гибкость
✔️ Готовность к интеграции
🤔 Наше решение выделяется за счет глубокой специализации под ЖКХ, что обеспечивает высокую точность обработки заявок благодаря обученным на отраслевых данных ML-моделям
📁 📁 📁 В отличие от универсальных платформ (Яндекс.Спектр, Dialogflow), мы предлагаем распознавание речи до роутинга и согласования с клиентом, что сокращает время внедрения для заказчиков
💰 Для частных организаций наше решение — это снижение нагрузки на колл-центры и минимизация ошибок при классификации заявок. В отличие от конкурентов, мы закрываем весь цикл обработки заявки «из коробки», что является ключевым фактором для отрасли с высоким потоком обращений
Ключевые преимущества нашего решения:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM