Участник:Arti lehtonen

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Преподавание)
(28 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
== Попов Артём Сергеевич ==
+
= Попов Артём Сергеевич =
-
студент кафедры ММП факультета ВМК МГУ, группа 417
+
[[Изображение:Photo_popov_artem.png‎ |Photo_popov_artem.png‎ ]]
 +
 
 +
Магистр кафедры ММП факультета ВМК МГУ, группа 617
 +
 
 +
Инженер-исследователь в Лаборатории Машинного Интеллекта МФТИ
Научный руководитель: [[User:Vokov|Константин Вячеславович Воронцов]]
Научный руководитель: [[User:Vokov|Константин Вячеславович Воронцов]]
 +
 +
Электронная почта: artems + дефис + 07 + собака + mail.ru
 +
 +
Профиль на github: https://github.com/arti32lehtonen
Строка 10: Строка 18:
-
Научные интересы: word embeddings, natural language processing, модели дистрибутивной семантики, тематические модели
+
'''Научные интересы''': word embeddings, natural language processing, модели дистрибутивной семантики, тематические модели
 +
 
 +
== Преподавание ==
 +
 
 +
Активно учавствую/учавствовал в преподавании нескольких курсов.
 +
 
 +
Ассистент преподавателя:
 +
 
 +
* "Практикум на ЭВМ" для студентов 3 курса кафедры ММП ВМК МГУ (2016-2017)
 +
 
 +
Преподаватель:
 +
* "Практикум на ЭВМ" для студентов 3 курса кафедры ММП ВМК МГУ ([[Практикум на ЭВМ (317)/2017-2018 |2017 осень]], [[Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна) |2018 весна]], [[ Практикум на ЭВМ (317)/2018 (осень) |2018 осень]], [[ Практикум на ЭВМ (317)/2018 (весна) |2019 весна]])
 +
* "Математические методы анализа текстов" для студентов 4 курса кафедры ИС ФУПМ МФТИ ([[Математические методы анализа текстов (курс лекций, К.В.Воронцов, А.А.Потапенко)|2018 осень]])
 +
 
 +
== Публикации ==
 +
 
 +
# Попов А. С. Тематические модели для построения интерпретируемых векторных представлений слов // [http://smu.cs.msu.su/sites/default/files/attachments/Abstracts-Lomonosov-2017.pdf Сборник тезисов XXIV Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2017»], секция «Вычислительная математика и кибернетика» - Москва, 2017, с. 18-20.
 +
# Попов А. С. Регуляризация тематических моделей для векторных представлений слов // [http://smu.cs.msu.su/sites/default/files/attachments/diploma-abstracts-2017.pdf Сборник тезисов лучших выпускных квалификационных работ факультета ВМК МГУ 2017 года] - Москва, 2017, с. 67-69
 +
# Potapenko A., Popov A., Vorontsov K. Interpretable probabilistic embeddings: bridging the gap between topic models and neural networks // [https://arxiv.org/abs/1711.04154 ссылка на arxiv] // AINL-6: Artificial Intelligence and Natural Language Conference, St. Petersburg, Russia, September 20-23, 2017.

Версия 10:02, 9 февраля 2019

Попов Артём Сергеевич

Photo_popov_artem.png‎

Магистр кафедры ММП факультета ВМК МГУ, группа 617

Инженер-исследователь в Лаборатории Машинного Интеллекта МФТИ

Научный руководитель: Константин Вячеславович Воронцов

Электронная почта: artems + дефис + 07 + собака + mail.ru

Профиль на github: https://github.com/arti32lehtonen


Выпускная квалификационная работа: Регуляризация тематических моделей для векторных представлений слов (текст, слайды)


Научные интересы: word embeddings, natural language processing, модели дистрибутивной семантики, тематические модели

Преподавание

Активно учавствую/учавствовал в преподавании нескольких курсов.

Ассистент преподавателя:

  • "Практикум на ЭВМ" для студентов 3 курса кафедры ММП ВМК МГУ (2016-2017)

Преподаватель:

Публикации

  1. Попов А. С. Тематические модели для построения интерпретируемых векторных представлений слов // Сборник тезисов XXIV Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2017», секция «Вычислительная математика и кибернетика» - Москва, 2017, с. 18-20.
  2. Попов А. С. Регуляризация тематических моделей для векторных представлений слов // Сборник тезисов лучших выпускных квалификационных работ факультета ВМК МГУ 2017 года - Москва, 2017, с. 67-69
  3. Potapenko A., Popov A., Vorontsov K. Interpretable probabilistic embeddings: bridging the gap between topic models and neural networks // ссылка на arxiv // AINL-6: Artificial Intelligence and Natural Language Conference, St. Petersburg, Russia, September 20-23, 2017.
Личные инструменты