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
-
Эффективная классификация медицинских изображений с помощью моделей зрения и языка без учителя
-
Оптимизация предварительного обучения больших AI моделей для научных исследований: эффективный подход к ресурсам
-
Знакомьтесь с PydanticAI: новый фреймворк на Python для создания приложений с поддержкой LLM.
-
Vectara выпустила оценку фактической согласованности (FCS): инструмент ИИ для автоматического обнаружения галлюцинаций в каждом сгенерированном ответе.
-
Модель Dimple: Эффективная генерация текста с помощью дискретного диффузионного подхода
Введение в Dimple: Модель для Эффективной Генерации Текста Исследователи Национального университета Сингапура представили Dimple — первую дискретную диффузионную мультимодальную языковую модель (DMLLM), которая сочетает в себе визуальный кодировщик и языковую модель на основе дискретной диффузии. Эта…
-
OpenThoughts: Масштабируемая система кураторства данных для улучшения моделей рассуждений
OpenThoughts: Масштабируемая система кураторства данных для моделей рассуждения В мире, где искусственный интеллект стремительно развивается, эффективное использование данных становится ключевым фактором для достижения успеха. Проект OpenThoughts представляет собой передовую платформу, способную изменить подход к кураторству данных…
-
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…
-
Лучшие курсы ChatGPT в 2024
Лучшие курсы ChatGPT в 2024
-
2,778 исследователей высказали свое мнение о рисках искусственного интеллекта
Интересно, что 2778 исследователей думают об опасности искусственного интеллекта. Понятно, что нужно внимательно относиться к развитию этой технологии. Важно учесть все мнения и прогнозы в этом вопросе. #искусственныйинтеллект
-
Новое исследование OpenAI показывает, как имена пользователей влияют на ответы ChatGPT.
-
Meta AI выпустила модели MobileLLM: 125M, 350M, 600M и 1B.
-
Как ответить клиенту на негатив в мессенджере: искусственный интеллект подскажет 5 фраз для деэскалации
Как пользоваться чатботом Принцип работы прост: введите в поле ввода текст претензии клиента — например, «Вы не выполнили срок доставки». Искусственный интеллект проанализирует ситуацию и предложит 5 вариантов ответов, которые: сохранят спокойствие в диалоге, переведут разговор…
-
Исследователи из Имперского колледжа Лондона предлагают машинное обучение для создания фреймворка, который позволит искусственному интеллекту объяснять сам себя.
-
Создание функциональных растворимых белков с помощью глубокого обучения
-
Создание интерактивной системы работы с PDF на базе ИИ в Google Colab
Введение в создание системы взаимодействия с PDF на основе ИИ В этом руководстве мы покажем, как создать систему взаимодействия с PDF, использующую ИИ, в Google Colab с помощью Gemini Flash 1.5, PyMuPDF и Google Generative AI…
-
Оптимизатор AdamW без фиксированных графиков обучения: как он обеспечивает высокую точность и эффективность в различных задачах машинного обучения