Материал из MachineLearning.

Виктор Китов

Преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ.

Читает лекции по курсам:

1. «Математические методы распознавания образов» (курс посвящен основам машинного обучения и распознавания образов, это основополагающий курс для бакалавров 3го курса).
2. «Математические методы анализа текстов» (обязательный спецкурс для магистров)

Участвует в преподавании курса по глубинному обучению.

Почта: v.v.kitov (at) yandex.ru

Сфера научных интересов

1. Автоматический перенос стиля, при котором фотография/видео стилизуются под заданную стилевую картину-образец.
2. Обработка изображений глубокими нейронными сетями.

У студентов, желающих заниматься этой тематикой, приветствуется наличие видеокарты nvidia с паматью >=4gb.

Примеры автоматического переноса стиля

Исходное изображение - слева вверху, стиль - слева внизу, результат - справа.

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 (ММРО, Современные проблемы математического моделирования, технологии баз данных и др.), его публикации насчитывают 15 опубликованных работ (включая 8 статей в журналах из списка ВАК), также он является соавтором одного патента в Китае. Он регулярно привлекается для оценивания дипломных работ выпускников ф-та Компьютерных наук Высшей школы экономики. 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, а также в Imperial College в Лондоне.