Наши преподаватели

Получайте прикладные знания и Реальный опыт от практикующих разработчиков!

С вами будут заниматься не просто преподаватели по основам Python, а реально практикующие разработчики, которые лично участвуют в проектах разработки и внедрения решений Big Data. Именно они и будут учить Вас применению технологий Машинного обучения и других методов Data Science, построению нейронных сетей, анализу и подготовке данных с помощью Python.

Королев Михаил

МГУ им. М.В. Ломоносова (Москва, 1992)
Профессиональные компетенции:
Конорев Олег

Конорев Олег

Академия Федеральной службы безопасности Российской Федерации (Москва, 2012)
Профессиональные компетенции:
  • Руководитель группы Data Science в НИИ “Квант”, Москва
  • Computer vision (CV) – решение задач по классификации и детектировании объектов на фото и видео, идентификации человека,  сегментации изображений и распознаванию текста с библиотеками OpenCV, Tensorflow API и архитектурами нейронных сетей  Yolo, SSD, fRCNN, U-net и пр.
  • Natural language processing (NLP) – решение задач по классификации текстов, извлечению именованных сущностей (NER) и ключевых слов с библиотеками gensim, nltk, fasttext, spacy и др. Построение различных архитектур на основе искусственных нейронных сетей с использованием различных представлений слов (Embedding, Word2Vec) и готовых нейросетевых решений (Bert, fastai)
  • Time series analysis – решение задач обработки, анализа и классификации аудио сигналов с библиотеками librosa, ffmpeg и различных архитектур нейронных сетей, а также предсказание значений временных рядов (time series forecasting) в приложении к котировкам активов с использованием классических решений (ARMA, ARIMA) и моделей на базе сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (LSTM,GRU) и их комбинаций.
  • Проекты сегментации сигналов с различных датчиков и приборов и распознавания речи (speech-to-text) с облачными сервисами Yandex и Google.
Ермилов Дмитрий Михайлович

Ермилов Дмитрий

Академия Федеральной службы безопасности Российской Федерации (Москва, 2012)
Профессиональные компетенции:
  • Ведущий Data Scientist в ФГУП “Центр информационных технологий”, Москва
  • Руководитель программ в Университете искусственного интеллекта, Москва.
  • Кандидат наук (2017 год, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва)

Используемые технологии и реализованные проекты:

  • архитектуры нейронных сетей (Transformer, Autoencoders, GAN, CNN, RNN ) на базе популярных Framework pyTorch, TensorFlow, Keras;
  • проекты в области computer vision (CV): задачи классификации, детектирования объектов на фото/видео, идентификация человека, сегментация изображений, синтез изображений и др. с использованием OpenCV, Tensorflow API, Yolo, SSD, fRCNN, GAN, U-net;
  • проекты в области NLP, в том числе с использованием DL (fastai, Bert) , современного стека NLP (gensim, nltk, fasttext, LDA) и различного рода представлений (embeddings) в решении широкого спектра задач (NER, summary, key word extraction, text classification);
  • анализ временных рядов (ARMA, ARIMA, dl);
  • задачи типа “speech to text” с использованием облачных сервисов yandex и google, а также open source библиотек (sphinx).
  • опыт fullstack разработки сервисов машинного обучения: от Data Engineering (hadoop, hive, spark) до вывода в production (restfull api на Flask и Django, Docker, Tensorflow serving, Google cloud ai, Azure, AWS, Digital ocean).

Поиск по сайту