Как применять AI-агентов Яндекса для конкретных бизнес-задач

Вебинар "Изменения ИТ-ландшафта: точка роста, а не точка риска" состоится 10 июля 2025 года в 11:00 (мск). Многие компании развивались десятилетиями. Бизнес рос — ИТ-ландшафт усложнялся: операционные решения превращались в перегруженные монолиты, вокруг них нарастали десятки интеграций и кастомных решений. Системы не всегда проектировались, часто приходилось внедрять «на ходу», чтобы успеть за темпами изменения рынка, без общей архитектуры, часто без актуальной документации. Всё работает, но любое изменение — как операция на живом организме: дорого, долго и страшно. Но бизнес продолжает расти. Требует скорости, гибкости, цифровой зрелости. И тогда возникает вопрос: как трансформировать ИТ без революции? Как встроить новое, не разрушая старое? Как превратить хаос в структуру, а сложность — в преимущество? На вебинаре обсудим, почему сложность — это не приговор, а новая норма. И как с ней работать так, чтобы ИТ-ландшафт не тормозил рост, а стал его опорой. На мероприятии поговорим: 1. О текущей ситуации на рынке и ключевых предпосылках изменений в ИТ 2. О типовых барьерах, мешающих развитию ИТ-ландшафта 3. О практиках и подходах, которые помогают эффективно справляться с этими барьерами

В вебинаре «Тимлид: ожидания, реальность и внутренние вопросы» вы узнаете все о профессии менеджера в IT.

Вебинар "Не словом, а кодом. Как организовать защиту LLM без потерь производительности?" состоится 31 июля 2025 года в 11:00 (мск). Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) — это уже не технология будущего, а рабочий инструмент, меняющий бизнес-процессы. LLM пишут код, анализируют уязвимости и обрабатывают терабайты данных и чем больше отраслей, куда проникает технология — тем больше она интересна злоумышленникам. На вебинаре обсудим актуальное состояние законодательства в части защиты LLM и посмотрим на реальные угрозы, которые происходят уже сейчас: Prompt Injection и Jailbreak: как происходит эксфильтрация данных и обход защитных механизмов через специально сформированные промпты. Prompt Injection для отказа в обслуживании: как один запрос может исчерпать вычислительные ресурсы, вызвать деградацию сервиса и сжечь бюджеты на API. Небезопасная десериализация и атаки на MLOps-пайплайн: как уязвимости в инструментах загрузки моделей могут привести к выполнению произвольного кода. Состязательные возмущения (Adversarial Perturbations): Методы незаметного изменения входных данных для получения неверного или вредоносного вывода от модели. Внедрение бэкдоров: как происходит заражение модели и модификация архитектуры для создания скрытого контроля над моделью. Обязательности рассмотрим реальные технологии защиты, которые помогут вашему бизнесу быть устойчивее к атакам: Продвинутая валидация запросов/ответов Интерпретируемость (Interpretability) и прозрачность LLM Детекция аномалий и др. Необходимость защищать LLM уже реальность — регистрируйтесь.