машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, компьютерное зрение.

Образование: 1999-2004 (специалитет): МГУ им. М.В.Ломоносова, ф-т Вычислительной математики и кибернетики. 2005-2008 (аспирантура): МГУ им. М.В.Ломоносова, ф-т Вычислительной математики и кибернетики. Защитил диссертацию по теме «Оценка качества прогнозов моделей и прогнозирование при наличии структурных сдвигов» (специальность 05.13.18). 2005-2007 (магистратура): Российская экономическая школа.

Работал программистом-исследователем в Банк «Петрокоммерц», ЗАО «Форексис», ЗАО «Связной-Логистика», Huawei Technologies, ОАО «Электронная Москва», Вычислительный центр РАН. Имею публикации по темам работ, патент в Китае и внедрённые программные решения.

Преподавал машинное обучение и нейросети в Сколковском институте науки и технологий, Иннополисе, Высшей школе экономики, РЭУ им. Г.В.Плеханова, Imperial College London, ФинТех школе банка “Тинькофф”, МГУ им. М.В.Ломоносова.

В настоящее время веду лекции и практические занятия по машинному и глубокому обучению (глубоким нейросетям) в МГУ им. М.В.Ломоносова (ф-т Вычислительной математики и кибернетики) и МФТИ (совместная кафедра с банком “Тинькофф”), а также работаю старшим научным сотрудником в РЭУ им. Г.В.Плеханова (лаборатория искуственного интеллекта).

Имею более 20 опубликованных научных работ по темам: прогнозирование временных рядов, машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение и автоматическая стилизация изображений.

1. Varlamova, Arina, Kitov, Victor, “Survey of Approaches to Non-Realistic Neural Style Transfer”, 2022 31st Conference of Open Innovations Association (FRUCT), IEEE, 2022, 355-362

• Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, факультет вычислительной математики и кибернетики
• Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова