Участник:Victor Kitov
Материал из MachineLearning.
(→Практический опыт) |
(→Виктор Китов) |
||
| (1 промежуточная версия не показана) | |||
| Строка 9: | Строка 9: | ||
# [[Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)|Нейросетевые методы обработки изображений]] (для бакалавров) | # [[Нейросетевые методы обработки изображений (В.В.Китов)|Нейросетевые методы обработки изображений]] (для бакалавров) | ||
# [[Глубинное обучение (курс лекций)|Глубинное обучение]] (для магистров, частичное участие) | # [[Глубинное обучение (курс лекций)|Глубинное обучение]] (для магистров, частичное участие) | ||
| + | |||
| + | Хобби: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLPcp0JP0BQpZLv0tyScIht0C2Owbwsxxx музыкальная композиция]. | ||
Почта: v.v.kitov (at) yandex.ru | Почта: v.v.kitov (at) yandex.ru | ||
| Строка 17: | Строка 19: | ||
==Сфера научных интересов== | ==Сфера научных интересов== | ||
| - | # | + | # Автоматическое машинное обучение (AutoML). |
# [https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv Обработка изображений глубокими нейронными сетями]. | # [https://www.youtube.com/playlist?list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv Обработка изображений глубокими нейронными сетями]. | ||
| + | # [https://arxiv.org/abs/1705.04058 Автоматический перенос стиля], при котором фотография/видео стилизуются под заданную стилевую картину-образец. | ||
====Примеры автоматической стилизации изображений==== | ====Примеры автоматической стилизации изображений==== | ||
| Строка 35: | Строка 38: | ||
==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. Руководство исследованиями и разработкой сервиса обработки фотографий в стиле картин [https://alterdraw.com/ru/ AlterDraw] ([https://www.convertphoto.art/ обзор онлайн фотофильтра на английском]). |
==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. | ||
Текущая версия
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)
Хобби: музыкальная композиция.
Почта: v.v.kitov (at) yandex.ru
Больше информации: персональный веб-сайт.
Сфера научных интересов
- Автоматическое машинное обучение (AutoML).
- Обработка изображений глубокими нейронными сетями.
- Автоматический перенос стиля, при котором фотография/видео стилизуются под заданную стилевую картину-образец.
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. Руководство исследованиями и разработкой сервиса обработки фотографий в стиле картин AlterDraw (обзор онлайн фотофильтра на английском).
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.
