Участник:Victor Kitov
Материал из MachineLearning.
(→Практический опыт) |
(→Практический опыт) |
||
| Строка 35: | Строка 35: | ||
==Практический опыт== | ==Практический опыт== | ||
| - | Виктор Китов имеет разнообразный опыт применения методов машинного обучения и распознавания образов на практике. Он работал в компаниях Форексис, Связной-Логистика, Huawei-Technologies, Вычислительном центре им.Дородницына, Электронная Москва, и занимался задачами прогнозирования спроса в крупных розничных сетях, загрузки сетей сотовых операторов, а также тематическим моделированием и кредитным скорингом | + | Виктор Китов имеет разнообразный опыт применения методов машинного обучения и распознавания образов на практике. Он работал в компаниях Форексис, Связной-Логистика, Huawei-Technologies, Вычислительном центре им.Дородницына, Электронная Москва, и занимался задачами прогнозирования спроса в крупных розничных сетях, загрузки сетей сотовых операторов, а также тематическим моделированием и кредитным скорингом. |
==Академический опыт== | ==Академический опыт== | ||
Результаты научной работы Китова В.В. докладывались на ведущих отечественных конференциях, публикации насчитывают более 20 опубликованных работ, также он является соавтором одного патента в Китае. Помимо кафедры ММП на ф-те ВМиК МГУ, Китов В.В. неоднократно преподавал курс по машинному обучению в университете Иннополис, Высшей школе экономики, Сколковском институте, на магистерской программе Тинькофф-финтех, а также в Imperial College в Лондоне. | Результаты научной работы Китова В.В. докладывались на ведущих отечественных конференциях, публикации насчитывают более 20 опубликованных работ, также он является соавтором одного патента в Китае. Помимо кафедры ММП на ф-те ВМиК МГУ, Китов В.В. неоднократно преподавал курс по машинному обучению в университете Иннополис, Высшей школе экономики, Сколковском институте, на магистерской программе Тинькофф-финтех, а также в Imperial College в Лондоне. | ||
Версия 13:18, 25 августа 2021
Виктор Китов
Преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ.
Читает лекции по курсам:
- Математические методы распознавания образов (курс посвящен основам машинного обучения, основополагающий курс для бакалавров 3го курса).
- Нейросетевые методы обработки изображений (для бакалавров)
- Глубинное обучение (для магистров, частичное участие)
Почта: v.v.kitov (at) yandex.ru
Больше информации: персональный веб-сайт.
Сфера научных интересов
- Автоматический перенос стиля, при котором фотография/видео стилизуются под заданную стилевую картину-образец.
- Обработка изображений глубокими нейронными сетями.
Примеры автоматической стилизации изображений
Нейросетевой перенос стиля (англ. neural style transfer) - задача отображения одного изображения в стиле другого изображения, например, фотографии в стиле картины известного художника.
Примеры стилизаций можно получить, например, используя бесплатное онлайн-приложение для стилизации изображений AlterDraw.
Практический опыт
Виктор Китов имеет разнообразный опыт применения методов машинного обучения и распознавания образов на практике. Он работал в компаниях Форексис, Связной-Логистика, Huawei-Technologies, Вычислительном центре им.Дородницына, Электронная Москва, и занимался задачами прогнозирования спроса в крупных розничных сетях, загрузки сетей сотовых операторов, а также тематическим моделированием и кредитным скорингом.
Академический опыт
Результаты научной работы Китова В.В. докладывались на ведущих отечественных конференциях, публикации насчитывают более 20 опубликованных работ, также он является соавтором одного патента в Китае. Помимо кафедры ММП на ф-те ВМиК МГУ, Китов В.В. неоднократно преподавал курс по машинному обучению в университете Иннополис, Высшей школе экономики, Сколковском институте, на магистерской программе Тинькофф-финтех, а также в Imperial College в Лондоне.
