Владимир Дьячков, Ph.D
Главный редактор itinai.ru


Лидер в области продуктов ИИ
Моя экспертиза заключается в преобразовании сложных данных в практические идеи, руководстве командами и обеспечении того, чтобы каждый контент на Itinai.ru соответствовал самым высоким стандартам качества, точности и практической применимости.
Я верю, что ИИ настолько мощный, насколько мощны человеческие идеи, которые им руководят.
На itinai.ru я возглавляю нашу редакцию, отражающую принципы:
Как главный редактор Itinai.ru — платформы на стыке искусственного интеллекта, цифрового здравоохранения и глобальных инноваций. С более чем 15-летним опытом в разработке продуктов ИИ, agile-трансформации и цифровой стратегии, я привношу подход, основанный на исследованиях и ориентированный на пользователя, в лидерство контента.
- Надежность: Каждая статья проверяется на факты в открытых источниках
- Опыт: Подкреплено 15+ годами работы в сфере ИИ, здравоохранения и финтеха в 10+ странах
- Экспертиза: Кандидат экономических наук с акцентом на ИИ, практическое внедрение ML-продуктов
- Авторитетность: Публикации на платформах с высокой посещаемостью; создание продуктов, используемых миллионами
📘 Опыт
🌍 Глобальное лидерство в области ИИ
- Главный продуктовый директор, Digital Medical Products (2016–Настоящее время)
Руководил семью запусками продуктов на основе ИИ, включая диагностический инструмент на основе ВОЗ, структурированный вокруг МКБ-10. - Главный директор по трансформации, Lykke (2019–2020)
Курировал международную реструктуризацию команды, повышая гибкость и стратегическую согласованность. - Старший владелец продукта, goTRG (2018–2019)
Сократил время выхода на рынок на 50% за счет внедрения agile в восьми командах, экономя 120 000 долларов в месяц на DevOps. - Лидер продукта, Alfa-Bank (2017–2018)
Управлял высоко оцененным мобильным банковским приложением Alfa Mobile, интегрировал сервисы Apple/Google/Samsung Pay. - CPO, Price.ru (2014–2016)
Реализовал каталогизацию на основе ИИ для более 30 млн продуктов, удвоив доходы на основе лидов. - Менеджер продукта, RIA Novosti (2011–2014)
Курировал контент на 18 языках, обслуживая 180 млн+ пользователей ежемесячно.
💡 Экспертиза и фокус
- ИИ/ML и наука о данных: Компьютерное зрение, NLP и предиктивное моделирование
- Стратегия цифровых продуктов: От идеи до запуска на глобальных рынках
- Agile и масштабируемая архитектура: Облачные, API-ориентированные экосистемы (AWS, Azure, GCP)
- Дизайн, ориентированный на пользователя: Прототипирование в Figma, UX/UI и персонализация
- Надежность контента: Обеспечение медицинского, финансового и ИИ-контента с источниками, цитатами и проверкой
🎓 Образование
- Кандидат экономических наук, ТГУ – Исследовательский фокус: Информационное влияние в экономических системах
- Магистратура, ТГУ – Финансовый менеджмент и информационные системы
Ваш успех — наша гарантия
✅ 15+ лет опыта в ИИ и цифровых продуктах
Мы работали с бизнесами всех размеров — от стартапов до предприятий, предоставляя реальную ценность через интеллектуальные, масштабируемые решения.
🛠 Проверенные методологии
Мы используем только проверенные подходы, которые ориентированы на результаты, а не на модные слова. Каждый инструмент, модель или процесс, которые мы внедряем, основаны на доказательствах и лучших отраслевых практиках.
📊 Измеримые результаты
Мы определяем четкие цели, отслеживаем эффективность и остаемся ответственными за достижение успеха. Если это нельзя измерить, это нельзя улучшить.
🚀 Бесплатный старт в ИИ
Узнайте, где ваш бизнес может сократить расходы и расти — без риска. Наш аудит ИИ раскрывает скрытые возможности без предварительных обязательств.
🔍 Прозрачность на каждом этапе
С первой встречи до окончательной поставки вы поймете дорожную карту, этапы и как каждое действие способствует достижению ваших бизнес-целей.
📬 Контакты
Присоединяйтесь к сообществу экспертов в области ИИ с Владимиром
- 🔗 LinkedIn https://www.linkedin.com/in/uxproduct
- 🔗 X: x.com/vlruso
- 📧 info@itinai.com
- 📱 Telegram: @itinai
Выбор главного редактора itinai.ru
-
Лучшие открытые графовые базы данных
Графовые базы данных: практические решения и ценность для вашего бизнеса Способность быстро хранить и анализировать связанные данные привела к метеорической популярности графовых баз данных в последние годы. Приложения, такие как социальные сети, рекомендательные системы и выявление…
-
Предложен метод приближенного построения границы принятия решений для атак на черный ящик.
-
Оптимизация обучения трансформеров с DeepSpeed: Эффективные техники и практические примеры
Внедрение DeepSpeed для масштабируемых трансформеров: Продвинутое обучение с градиентным контрольным пунктом и параллелизмом В эпоху постоянного роста объема данных и сложности моделей, необходимость в оптимизации процессов обучения становится как никогда актуальной. Внедрение DeepSpeed в практику –…
-
Новый AI-агент Manus: Революция в продуктивности и автоматизации бизнеса
Современные вызовы и возможности В цифровую эпоху способы работы быстро меняются, однако многие проблемы остаются. Традиционные AI-ассистенты и ручные процессы не успевают за сложностью и объемом современных задач. Профессионалы и компании сталкиваются с повторяющимися ручными процессами,…
-
Диаграмматический подход к оптимизации глубокого обучения: повышение эффективности использования GPU
Оптимизация глубокого обучения с помощью диаграммного подхода Модели глубокого обучения, которые произвели революцию в области компьютерного зрения и обработки естественного языка, становятся менее эффективными по мере увеличения их сложности. Основная проблема заключается в том, что производительность…
-
Быстрый метод векторного квантования после обучения для моделей DiTs (моделей диффузионных трансформеров)
-
Meta AI представила модель Byte Latent Transformer (BLT): эффективная модель без токенизации.
-
VERINA: Новый стандарт в оценке генерации проверяемого кода
Введение в VERINA Вы когда-нибудь задумывались, насколько надежным может быть код, сгенерированный с помощью ИИ? Это вопрос, который волнует многих разработчиков и бизнес-руководителей. VERINA: Evaluating LLMs on End-to-End Verifiable Code Generation with Formal Proofs предлагает решение…
-
MathGAP: Оценка математического мышления больших языковых моделей с учетом глубины, ширины и сложности доказательств для нестандартных задач
-
Дифференцируемые логические клеточные автоматы: новый подход Google AI к нейронным вычислениям
Введение в Дифференцируемые Логические Клеточные Автоматы Дифференцируемые Логические Клеточные Автоматы (DiffLogic CA) Исследователи и энтузиасты долгое время стремятся к пониманию сложных поведений, возникающих из простых правил в клеточных автоматах. Вместо традиционного подхода, который предполагает ручное создание…
-
Создание ИИ-агента для написания эссе
-
Как сформулировать УТП для лендинга: ИИ предложит 3 варианта в формате “для кого — решение — выгода”
Как пользоваться чатботом для создания УТП Чатбот — ваш личный помощник для автоматизации маркетинга. Чтобы начать, введите в окно ввода: Целевую аудиторию (например, «онлайн-курсы для дизайнеров»). Продукт или услугу (например, «платформа для обучения UX/UI»). Через несколько…
-
NVIDIA выпустила чат-бот, работающий локально на RTX AI ПК
Круто! Кастомный чатбот от NVIDIA теперь работает локально на RTX AI ПК. Это точно добавит скорости и эффективности в обработке данных. Ждем новых улучшений в области ИИ благодаря этому! 🚀
-
Новая модель VLM2VEC и бенчмарк MMEB: универсальные мультимодальные эмбеддинги для бизнеса
Введение в VLM2VEC и MMEB Доклад от Salesforce представляет VLM2VEC и MMEB: контрастная структура и бенчмарк для универсальных мультимодальных эмбеддингов. Что такое мультимодальные эмбеддинги? Мультимодальные эмбеддинги объединяют визуальные и текстовые данные в едином представлении, позволяя системам…
-
ChatGPT Pulse: Персонализированные ежедневные обновления для бизнес-профессионалов
OpenAI Releases ChatGPT ‘Pulse’: Прогрессивные, персонализированные ежедневные сводки для профессионалов OpenAI представила свой новый продукт — ChatGPT Pulse, который предназначен для профессиональных пользователей и предлагает персонализированные, основанные на исследованиях обновления каждое утро. Pulse уже доступен для…
-
Скрытые риски PII в обучении языковых моделей: как сохранить конфиденциальность данных
Управление личной информацией в языковых моделях Обработка персонально идентифицируемой информации (PII) в больших языковых моделях (LLMs) представляет собой серьезную проблему для конфиденциальности. Модели обучаются на огромных наборах данных, содержащих чувствительную информацию, что приводит к рискам запоминания…












