1. ML/DS: Прикладные задачи и наука
Фокус: Реализация моделей, анализ данных, научные приложения.
Основные темы:

   Практические кейсы:
      - Рекомендательные системы, NLP, CV, генеративные модели (LLM, RAG, multimodal).
      - Научные проекты: ML в биологии, медицине, экологии.
   Бизнес-интеграция:
      - ROI, A/B-тестирование, метрики качества.
      - Управление жизненным циклом AI-продуктов (от идеи до мониторинга).
   Этика и будущее AI:
      - Дискуссии о AGI, этике, регулировании.
Форматы:

•    Доклады с разбором кода и провальных кейсов.
•    Мастер-классы по построению пайплайнов.
•    Панельные дискуссии (например, «Ethics in AI»).

2. Инструменты и инфраструктура: Python, MLOps, Big Data
Фокус: Техническая реализация, автоматизация, масштабирование.
Основные темы:

   Python для Data/ML:
      - API для моделей (FastAPI, Flask), оптимизация кода (распределённые вычисления, память).
      - CI/CD, тестирование (pytest).
   MLOps & DataOps:
      - Версионирование данных (DVC, MLflow).
      - Мониторинг моделей, управление экспериментами.
   Data Engineering:
      - ETL, Apache Spark, Kafka, Flink.
      - Data Mesh, Feature Store.
Форматы:

•    Хакатоны: построение end-to-end пайплайна за 1 день.
•    Демо-презентации (DVC vs. MLflow).
•    Интерактивные сессии по troubleshooting production-инцидентов.

3. AI-продукты и инновации
Фокус: Коммерциализация моделей, интеграция в бизнес.
Основные темы:

   AI-продукты:
      Как превратить модель в коммерческий продукт (медицина, ритейл, логистика).
   Emerging Tech:
      - Применение LLM/RAG в ETL, генеративный ИИ (автоматизация QA, AI-агенты).
   Стартапы и малый бизнес:
      - Кейсы с ограниченным бюджетом (например, внедрение мониторинга моделей).
Форматы:

•    Cross-трековые сессии с ML-инженерами, продактами.
•    Сквозные кейсы от партнёров (например, оптимизация логистики).