PROGRAMM
09.30–10.00 Kogunemine ja hommikukohv
10.00–10.05 Konverentsi sissejuhatus
I TEHISINTELLEKTI ARENGUSUUNAD EESTIS JA PÕHJA-EUROOPAS
10.05–10.45 Võidujooks tehisintellekti juhtpositsioonile: Põhja-Euroopa tugevused ja nõrkused
Triin Mahlakõiv, Põhja-Euroopa suurima masinõppe kommuuni North Star AI kaasasutaja
Triin avab enda ettekandes järgnevad teemad:
- Põhja-Euroopa tehisintellekti maastik
- Meie regionaalsed tugevused, ohud, võimalused
- Talentide puuduse leevendamine
- Tehisintellekti arendamine Põhja-Euroopas 2020. aastal ja edasi
II EESTI ENERGIAS MASINÕPPE JA SUURTE ANDMEMAHTUDE KASUTAMINE
10.45–11.25 Kuidas kasutab Eesti Energia suurandmeid ja masinõpet?
Kristjan Eljand, energeetikasektori ettevõtte Eesti Energia innovatsiooniüksuse tehnoloogiaskaut
Taastuvenergeetika, elektriautod ja asjade internet on tekitanud energeetikasektoris täiesti uued väljakutsed ja võimalused. Nende võimaluste ärakasutamiseks peab olema suuteline käitlema ülisuuri andmemahte ning looma masinõppe mudeleid.
Kristjani ettekandest kuulete, kuidas Eesti Energia selle ülesandega toime tuleb ja:
- Millised uued suurandmed energeetikasektoris tekivad?
- Kuidas suhtub Eesti Energia andmeanalüüsi?
- Millised masinõppemudelid hakkavad looma väärtus?
III ELISAS TEHISINTELLEKTI RAKENDAMINE
11.25–12.10 Tehisintellekti praktiline rakendamine Elisas
Mailiis Ploomann, meelelahutusettevõtte Elisa telekomiteenuste valdkonna juht
Mailiis jagab Elisa Eesti kogemust järgmistel teemadel:
- Kuidas valib Elisa, milliseid ülesandeid tehisintellektile lahendamiseks anda?
- Kas kõiki võimalikke ülesandeid üldse tasub tehisintellekti toel automatiseerida?
- Milliseid ülesandeid on Elisa seni erinevate tehnoloogiate toel automatiseerinud ning mida plaanitakse tulevikus?
- Mis sammude toel on Elisa leidnud tee kui ühe Eesti kõige innovaatilisema ettevõtte kuvandini?
12.10–13.00 Lõuna
IV BOLTI TEHISINTELLEKTI PRAKTILISED RAKENDUSED
13.00–13.40 Kuidas on Bolt loonud tehisintellektiga transpordiplatvormi?
Maksim Butsenko, tehnoloogiaettevõtte Bolt vanem andmeteadlane
Maksim toob kuulajate ette järgnevad teemad:
- Millega andmeteaduse meeskond Boltis tegeleb?
- Masinõppe tegelikkus: ootused ja reaalsus
- Kuidas ja miks ideid valideerida?
- Praktilised tehisintellekti rakendused Boltis
V MASINNÄGEMISEL PÕHINEVATE TOODETE LOOMINE
13.40–14.20 Kuidas kasutab mehitamata maismaasõidukeid arendav Milrem Robotics enda igapäevatöös masinõpet ja tehisintellekti?
Lauri Tammeveski, Milrem Robotics R&D Software Engineer, Data Scientist and Data Engineer
Lauri Tammeveski jagab kogemusi järgmistel teemadel:
- Kui keeruline on ehitada Eestis kõrgetasemelist masinnägemise ja robootika meeskonda?
- Milliseid nõuandeid on Milremil jagada masinnägemisel põhinevate toodete ja tehnoloogiate loomisel?
14.20–14.35 Kohvipaus
VI TEHISINTELLEKT KUI KLIENDITEENINDUSE PARANDAJA
14.35–15.15 Kuidas AI muudab klienditeeninduses toimuva läbipaistvaks?
Lauri Ilison, tehisintellekti ja suurandmete ekspert Põhjamaades, FeelingStream’i tehnoloogiajuht
Ettekandes räägib Lauri, kuidas Feelingstreami AI põhine lahendus loob teenindus- ja ärijuhtidele selge tunnetuse klienditeeninduses toimuvast. Kogemuslood reaalsest elust.
VII KEELETEHNOLOOGIA LAHENDUSED ETTEVÕTETELE
15.15–15.55 Kuidas luua keeletehnoloogial baseeruvat tehisintellekti – Sinu ettevõtte jaoks tasuta?
Silver Traat, tekstitöötlustarkvara TEXTA tegevjuht ja kaasasutaja
Ettekandes käsitleb Silver järgnevaid teemasid:
- Mis on keeletehnoloogia ja milliseid ärilisi väljakutseid sellega saab lahendada?
- Kas keeletehnoloog peaks mõistma keele käitumist?
- Kas kliendisuhtust on võimalik automatiseerida?
- Kas vabavara on elujõuline ärimudel?
- Kuidas näeb välja tavaline keeletehnoloogia projekt?
- GDPR, milliseid andmeid on võimalik automaatselt dokumentidest eraldada?
16.00 Konverentsi kokkuvõte ja orienteeruv lõpp