Социально ориентированный нефинансовый институт развития, крупнейший организатор международных, конгрессных, выставочных, деловых, общественных, спортивных мероприятий и событий в области культуры.

Фонд Росконгресс – социально ориентированный нефинансовый институт развития, крупнейший организатор международных, конгрессных, выставочных, деловых, общественных, спортивных мероприятий и событий в области культуры.

Фонд учрежден в 2007 году с целью содействия развитию экономического потенциала, продвижения национальных интересов и укрепления имиджа России. Фонд всесторонне изучает, анализирует, формирует и освещает вопросы российской и глобальной экономической повестки. Обеспечивает администрирование и содействует продвижению бизнес-проектов и привлечению инвестиций, способствует развитию социального предпринимательства и благотворительных проектов.

Мероприятия Фонда собирают участников из 208 стран и территорий, более 15 тысяч представителей СМИ ежегодно работают на площадках Росконгресса, в аналитическую и экспертную работу вовлечены более 5000 экспертов в России и за рубежом. Установлено взаимодействие с 130 внешнеэкономическими партнерами, объединениями промышленников и предпринимателей, финансовыми, торговыми и бизнес-ассоциациями в 70 странах мира.

Вход в Единый личный кабинет
Восстановление пароля
Введите адрес электронной почты или телефон, указанные при регистрации. Вам будет отправлена инструкция по восстановлению пароля.
Некорректный формат электронной почты или телефона
Васант Дхар

Васант Дхар

Профессор Школы бизнеса Стерна и Центра науки о данных Нью-Йоркского университета
Биография
Васант Дхар — профессор Школы бизнеса Штерна и Центра изучения данных Нью-Йоркского университета, главный редактор журнала Big Data. Профессор Дхар — пионер в области изучения данных; его исследования сосредоточены на простом, но в то же время таком значимом вопросе: в каких случаях компьютер эффективнее в принятии решений, чем человек?

Применяя искусственный интеллект и углубленное компьютерное обучение, Васант Дхар изучил этот вопрос на примере его практического применения в разнообразных условиях: на торговых площадках финансовых рынков, в отделениях скорой помощи в больницах, в дошкольных классах и спортивных раздевалках. Он также первым применил машинное обучение для интеллектуального моделирования на Уолл-стрит; его исследование сосредоточено на создании масштабируемых систем принятия решений из объемных источников данных.

Автор трех книг, в том числе «Семь методов трансформации корпоративных данных в бизнес-аналитику» (Seven Methods for Transforming Corporate Data Into Business Intelligence) и «Интеллектуальные методы поддержки принятия решений: наука о знаниях» (Intelligent Decision Support Methods: The Science of Knowledge Work). Исследования были также опубликованы в таких изданиях, как Harvard Business Review, Financial Times, Wired Magazine, Big Data и др.

Получил степень бакалавра в области технических наук в Индийском технологическом институте, Дели, а также степени магистра и доктора философии (PhD) в Питтсбургском университете.