Преподаватели и кураторы
Все наши преподаватели и кураторы — практики, на занятиях опираются на собственный опыт использования нейронных сетей
Преподаватели курса
«Data science и нейронные сети»
Дмитрий Романов
Основатель Университета искусственного интеллекта
✓ Разработчик в области AI с 2003 года
✓ Руководитель IT-проектов с 2011 года
✓ Создал первый в России нейрокомпьютерный интерфейс
✓ Реализовал более 30 проектов в области искусственного интеллекта
✓ Экс генеральный директор и проректор крупного коммерческого Университета

Сергей Кузин
✓ Окончил ПГУ, факультет информатики и вычислительной техники.
✓ Стаж работы в области программирования более 8 лет.
✓ С 2011 года работал в ракетно-космической корпорации "Энергия", занимался разработкой и моделированием трехмерных тренажеров для подготовки космонавтов.
✓ С 2017 года работает в области ML. Разработал нейросетевую систему визуальной навигации космического корабля на основе изображения, получаемого с внешней камеры.
✓ Участвует в реализации проектов УИИ, готовит и проводит учебные вебинары для участников курсов.
Преподаватели и кураторы Университета искусственного интеллекта
Кураторы курса
Кураторы — это практики, которые много лет занимаются нейронными сетями. Их главная задача — сделать ваше обучение более эффективным.
  • Проверка заданий
    Кураторы проверяют ваши учебные задания и дают обратную связь — правки по коду, по вашим выводам о работе нейронной сети, иногда индивидуальные дополнительные задания.
  • Ответы на вопросы
    По ходу обучения у вас будет появляться много вопросов, вы всегда сможете обратиться с вопросами к кураторам и получить оперативный ответ.
  • Открытые уроки
    Кураторы ведут мастер-классы и открытые уроки: рассказывают теорию, демонстрируют код с примерами, отвечают на вопросы участников.
Кураторы курса
«Data science и нейронные сети»
Никита Серов
г. Москва
В 2019 году я окончил Йоркский университет в Торонто, Канада, где впервые занялся программированием в MATLAB в качестве хобби и для предметного использования, но вскоре решил заниматься программированием полный рабочий день. Один мой близкий друг тогда посоветовал мне заняться нейронными сетями, вот почему я здесь сегодня!

С нетерпением жду возможности поделиться мыслями и идеями со всеми вами и помочь вам реализовать свой потенциал в программировании и машинном обучении!
  • Работа с изображениями
  • Компьютерное зрение
  • Работа с текстовыми задачами
  • Работа с регрессией
  • Генеративные модели
  • Классическое машинное обучение
Сергей Кузин
г. Пенза
8 лет работал программистом, но чувствовалась скованность и ограниченность рамками, шаблонами, правилами.
В нейронках этого нет. Здесь нет запретов, нет правил. Можно творить, создавать, придумывать что-то новое, своё.

Преподавание – это возможность вырастить мощного разработчика, способного сделать прорыв, поэтому в каждом своем ученике я прежде всего пытаюсь пробудить рвение к подобными открытиям.

Пожелаю не останавливаться на маленьких неудачах, потому что большие победы стоят того, чтобы преодолеть трудности.
  • Работа с изображениями
  • Компьютерное зрение
  • Работа с текстовыми задачами
  • Работа с временными рядами
  • Работа с регрессией
  • Машинное творчество
Василий Швец
Образование: Высшее техническое (ДВГУПС)
Создал проект "Пилотник по Виртуальной примерочной в процессе" на базе УИИ

Также окончил курсы Deep learning school от МФТИ в 2019 году и Нейронные сети на Python в 2021 г.
Александр Бугаенко
В 2015 году закончил СибГАУ по специальности "Прикладная математика".
После окончания университета отправился в научную стажировку в рамках программы международного обмена в Ульмский университет (Германия) по направлению "Машинное обучение в биоинформатике".
Далее закончил магистратуру по специальности "Системный анализ и управление".

Но на этом обучение Александра не закончилось и он прошел курсы: Введение в машинное обучение (ВШЭ) и Математика и Python для анализа данных (МФТИ)

Также Александр создал проект "Модуль для трекинга и определения позы человека" на базе УИИ
  • Компьютерное зрение
  • Работа с текстовыми задачами
  • Работа со звуком (распознавание голоса)
Михаил Лукоянов
В 2021 году закончил курс "Нейронные сети на Python" и создал проект "Пилотный проект по логистике грузового транспорта" на базе УИИ
    • Работа с изображениями
    Иван Хабаров
    г. Санкт-Петербург
    Ситуация с пандемией дала возможность взглянуть на разработку нейросетей не как на хобби, а как на основной род деятельности. Сейчас я ставлю перед собой амбициозные цели по воплощению в жизнь нейросетевых проектов.

    Сегодняшние цели год назад показались бы мне нереальными, но, как говорится, "дорогу осилит идущий".

    В программировании привлекает то, что решение сложной задачи можно уместить в строке лаконичного кода.

    Начинающим нейронщикам желаю каждый день гореть идеей так, как в первый раз!
    • Работа с изображениями
    • Компьютерное зрение
    • Работа со звуком (распознавание голоса)
    • Классическое машинное обучение
    • Работа с регрессией
    Николай Лисин
    г. Москва
    Образование: МГТУ им. Н.Э. Баумана, инженер.
    Дополнительное образование: разработка Windows-ориентированных приложений (центр "Специалист" при МГТУ им.Баумана).

    За более 10 лет работы на различных производствах в качестве инженера-конструктора/технолога/программиста я понял, что основным слабым звеном любого производства является человек.

    Любая установка, будь она идеально рассчитана и изготовлена в чертежах, на выходе может иметь различные производственные недочеты, вызванные человеческим фактором. К тому же, человек является довольно затратным фактором для производства. Я выбрал работу нейронщика, чтобы решить эти проблемы.

    Тем, кто только вступает на путь нейронщика, хочу пожелать развивать в себе упорство и любопытство. Эти два качества, очень пригодятся любому нейронщику (да и любому программисту :) ).
    • Работа с изображениями
    • Компьютерное зрение
    • Работа с временными рядами
    • Машинное обучение в финансах
    Дмитрий Носков
    Екатеринбург
    Считаю, что разработка нейронных сетей - очень увлекательное направление. Именно за этой отраслью будущее.
    За последние четыре года число вакансий в сфере Data Science выросло в 10 раз! Это показатель активно развивающейся сферы. Потребность в разработчиках искусственного интеллекта растёт с каждым годом.

    Начинающим специалистам желаю терпения и желания постоянно учиться! Только ваша собственная мотивация и труд приведут к достижениям, которыми вы будете гордиться.
      • Работа с изображениями
      • Работа с текстовыми задачами
      • Классическое машинное обучение
      Алексей Быков
      В процессе обучения в Иркутском Государственном университете.

      Во время обучения проходил курсы в IT School Samsung в 2017 году, также проходил стажировку в лаборатории IoT Сколтеха в 2019 и 2021 годах и стажировку в университете ИТМО по искусственному интеллекту.

        • Работа с изображениями
        • Работа с регрессией
        Андрей Агарков
        Неоконченное высшее (Университет ИТМО).

        Также Андрей проходил курсы:
        • Курс "Data Science и нейронные сети LIGHT", УИИ в 2019 году

        • 1 курс факультета ПИиКТ университета ИТМО, специальность Информатика и вычислительная техника, 2018 г.

        • 1 курс факультета ИКТ университета ИТМО, специальность Инфокоммуникационные технологии и системы связи.

        Учась в УИИ Андрей создал проекты "Предсказание рейтинга по описанию и характеристикам приложения в Google Play" и "Обучение бота игре "Сапёр".
        • Работа с изображениями
        • Компьютерное зрение
        • Временные ряды
        • Обучение с подкреплением
        Сергей Параев
        Высшее образование: ХГАЭиП по специальности Машиностроительные технологии
        Дополнительное образование: УИИ "Искусственный интеллект, нейросети и Data Science".

        Обучаясь в УИИ Сергей осуществил проект "Нейронная сеть для ведения диалога с потенциальными клиентами".

          • Прогнозирование временных рядов
          • Регрессионные модели
          Павел Глянцев
          Высшее образование: МГУ.
          Курсы дополнительного образования:
          - "Python для анализа данных" на Coursera
          - Основы программирования на С. Задачи
          - Интерактивный тренажер по SQL
          - Тренажер по Python
          А также много мелких курсов для закрепления материала и поиска новых интересных задач.
            Артем Алмазов
            Образование: Неоконченное высшее (СПбГУ)
            Проект: "Распознавание линий дорожной разметки"

            Дополнительный курс: LIGHT НС июль 2020 (от УИИ)

            Помимо искусственного интеллекта интересуется deep learning, computer vision, нейронными сетями для работы со звуком, генетическими алгоритмы, программированием на python и разработкой приложений.
              • Компьютерное зрение
              Максим Монахов
              Образование: Высшее (ВлГУ им. А.Г. и Н.Г. Столетовых, Экономика и управление в строительстве).

              Дополнительное образование:
              - Введение в искусственный интеллект
              - Основы на Python
              - Основной курс по нейросетям
              - Python разработчик (в процессе обучения)
                Тимофей Егоров
                г. Новосибирск
                Высшее образование: Новосибирский государственный архитектурно-строительный университет (Сибстрин).

                Моя цель как куратора — сделать обучение студентов максимально комфортным. Видеть прогресс учеников — это вдохновляет! Я сам обучался в УИИ и знаю, как даже один комментарий от куратора помогает разобраться с вопросом, придать уверенности в себе и сохранить мотивацию к дальнейшему обучению.

                Тем, кто только начинает заниматься нейросетями, я бы пожелал упорства и терпения, радоваться своим достижениям в обучении и не зацикливаться на неудачах.

                На мой взгляд, важно иметь желание достичь результат, верить в свои силы и главное — каждый день делать хотя бы маленький шаг в направлении к своей цели.
                  • Работа с изображениями
                  • Работа с текстовыми задачами
                  • Работа со звуком (распознавание голоса)
                  • Работа с регрессией