🟣 «Петергоф» — самый посещаемый музей России. Студенты Факультета компьютерных наук — это совместный проект Яндекса и НИУ ВШЭ — вместе с Центром технологий для общества разработали для музея ИИ-инструменты. Они берут на себя рутинную работу и освобождают время для интересных задач.

↪️ Это не первый совместный проект «Петергофа» и Центра технологий для общества Yandex Cloud. В прошлом году для музея-заповедника разработали приложение, которое проектирует тысячи экскурсионных маршрутов с учётом всех деталей и ограничений.

🔵 Ещё один проект Центра технологий для общества

🔓Советуем простой и надежный способ защитить аккаунты в Яндексе и других сервисах — установите обновлённое приложение Яндекс ID. Оно избавляет от необходимости помнить пароли и ждать смс: приложение мгновенно генерирует одноразовый код доступа или показывает картинку.

↘️ Чтобы защитить свои данные и не попадаться на уловки мошенников, смотрите наш мультфильм на эту тему. В нём рассказали, как реагировать на подозрительные звонки с незнакомых номеров и распознавать дипфейки.

Подписывайтесь 〰️ @yandex

☁️ Как операторы контакт-центров общаются с клиентами? В сервисе речевой аналитики Yandex SpeechSense теперь можно создавать ИИ-ассистентов, которые автоматически анализируют диалоги, делают краткое резюме и дают рекомендации по улучшению качества.

↘️ В сервисе Yandex AI Studio можно без знания кода создавать ИИ-агентов для решения других задач бизнеса. Они работают на базе мощных языковых моделей и используют внешние сервисы и внутренние инструменты, например поиск по файлам и интернету.

Подписывайтесь ➡️ @yandex

🔴 Выпустили новую ИИ-технологию MADrive для разработчиков автономного транспорта. Она позволит безопасно тестировать редкие и опасные дорожные ситуации — без выезда на реальную дорогу.

➕ Как это работает. MADrive генерирует дорожную ситуацию из видео и заменяет в них реальные машины на фотореалистичные 3D-модели. При этом можно не только повторять поездки, но и менять сценарий: перестроения, обгоны, резкие манёвры.

➕ Зачем это нужно. В разработке автономного транспорта алгоритмы учатся в симуляторах, для которых реальных данных часто не хватает. Если в записи машина просто повернула налево, нельзя проверить, как она повела бы себя при резком перестроении. В MADrive же можно создавать любые сцены и тестировать транспорт даже на них.

➕ Кому полезно. Датасет MAD-Cars выложен в опенсорс — им могут воспользоваться разработчики автономного транспорта, исследователи, а также команды, которые делают симуляторы и обучают ИИ на сенсорных данных.

↘️ Подробнее рассказываем в статье на Хабре от инженеров автономного транспорта Яндекса и исследователей лаборатории Yandex Research.

Подписывайтесь 🧐 @yandex