Участник:Victor Kitov
Материал из MachineLearning.
(Полностью удалено содержимое страницы) |
|||
Строка 1: | Строка 1: | ||
+ | __NOTOC__ | ||
+ | =Виктор Китов= | ||
+ | [[Изображение:VKitov.png|150px|left]] | ||
+ | Преподаватель кафедры [[Mmp|математических методов прогнозирования]] [http://cmc.msu.ru ВМК МГУ]. | ||
+ | |||
+ | Читает лекции по курсам: | ||
+ | # [[Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)|«Математические методы распознавания образов»]] (курс посвящен основам машинного обучения и распознавания образов, это основополагающий курс для бакалавров 3го курса). | ||
+ | # [[Математические методы анализа текстов (ВМиК МГУ) / 2017|«Математические методы анализа текстов»]] (обязательный спецкурс для магистров) | ||
+ | |||
+ | Участвует в преподавании курса [[Глубинное обучение (курс лекций)|по глубинному обучению]]. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | ==Сфера научных интересов== | ||
+ | # Машинное обучение, прогнозирование, в частности, повышение точности прогнозирования композициями алгоритмов. | ||
+ | # Применения машинного обучения в автоматической обработке текстов. | ||
+ | |||
+ | ==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). Он регулярно привлекается для оценивания дипломных работ бакалавров Высшей школы экономики. Китов В.В. является соавтором одного запатентованного метода к прогнозированию трафика в сотовых сетях в Китае. Китов В.В. неоднократно преподавал курс по машинному обучению в университете Иннополис, Высшей школе экономики, Сколковском институте, а также в Imperial College в Лондоне. На кафедре ММП в настоящее время осуществляет руководство одним магистром и 4 бакалаврами. |
Версия 15:12, 13 апреля 2017
Виктор Китов
Преподаватель кафедры математических методов прогнозирования ВМК МГУ.
Читает лекции по курсам:
- «Математические методы распознавания образов» (курс посвящен основам машинного обучения и распознавания образов, это основополагающий курс для бакалавров 3го курса).
- «Математические методы анализа текстов» (обязательный спецкурс для магистров)
Участвует в преподавании курса по глубинному обучению.
Сфера научных интересов
- Машинное обучение, прогнозирование, в частности, повышение точности прогнозирования композициями алгоритмов.
- Применения машинного обучения в автоматической обработке текстов.
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). Он регулярно привлекается для оценивания дипломных работ бакалавров Высшей школы экономики. Китов В.В. является соавтором одного запатентованного метода к прогнозированию трафика в сотовых сетях в Китае. Китов В.В. неоднократно преподавал курс по машинному обучению в университете Иннополис, Высшей школе экономики, Сколковском институте, а также в Imperial College в Лондоне. На кафедре ММП в настоящее время осуществляет руководство одним магистром и 4 бакалаврами.