Тема выпускной квалификационной работы магистра: «Применение технологий машинного обучения и компьютерного зрения в indoor-рекламе». Целью исследования является осветить текущие проблемы рынка indoor-рекламы и рассмотреть их решение с использованием технологий машинного обучения и компьютерного зрения на примере конкретной компании. Задачи исследования: - Исследование рынка indoor-рекламы, выявление его проблем. - Выявление проблем предприятия. - Исследование возможных решений проблем предприятия и рынка indoor-рекламы с применением технологий машинного обучения и компьютерного зрения. Исследование выполнялось на базе «ИП Медведев Карен Владимирович», стартап «Convision». Методы исследования: сравнительный анализ, сбор и обработка данных, прогнозирование, экономико-статистическое моделирование, инфографика, методы оценки эффективности проектов. Основные результаты исследования: - проведен анализ современного рынка indoor-рекламы, выявлены его проблемы; - выявлены проблемы рынка и объекта исследования; - выполнен анализ возможных решений; - предложено использование технологий алгоритмической закупки рекламы и распознавания лиц для дальнейшего развития объекта исследования и рынка indoor-рекламы; - оценены риски и временные затраты использования данных технологий; - доказана экономическая эффективность применения предложенных решений. Научная новизна заключается в инновационном подходе к решению проблем рынка indoor-рекламы с использованием технологий искусственного интеллекта.

Theme of the Master graduate qualification paper: «Application of Machine Learning and Computer Vision Technologies in Indoor Advertising». The purpose of the study is to highlight the current problems of the indoor advertising market, and consider their solution using machine learning and computer vision technologies on the example of a specific company. Tasks of the study: - Market research of indoor advertising, identifying its problems. - Identification of enterprise problems. - Investigation of possible solutions to the problems of the enterprise and the indoor advertising market using machine learning and computer vision technologies. The study is performed on the basis of «IP Medvedev Karen Vladimirovich», «Convision» startup. Research methods: comparative analysis, economic and statistical modeling, forecasting, data collection and processing, infographics, methods for evaluating projects effectiveness. The main results of the paper: - an analysis of the indoor ad market was carried out, its problems were identified; - problems of the market and the object of study were identified; - an analysis of possible solutions was performed; - the use of programmatic ad buying and face recognition technologies was proposed for the further development of the research object and the indoor ad market; - the risks and time costs of using these technologies were evaluated; - the cost-effectiveness of applying the proposed solutions was proven. The scientific novelty of the study is an innovative approach to solving the problems of the indoor advertising market using artificial intelligence technologies.