Сергий Барськый
Обучение с подкреплением и квантовая оптимизация на Python. Вариационное исчисление для QAOA в задачах VRP. Функциональный анализ. Прогнозирование параметров β, γ алгоритмом A2C, уточнение многозначной комплексной нейросетью MLMVN Айзенберга. Реализация на симуляторе QOKit (JP Morgan Chase). Создание DeepTech-стартапов для международных конкурсов.
Обучение с подкреплением и квантовая оптимизация на Python. Вариационное исчисление для QAOA в задачах VRP. Функциональный анализ. Прогнозирование параметров β, γ алгоритмом A2C, уточнение многозначной комплексной нейросетью MLMVN Айзенберга. Реализация на симуляторе QOKit (JP Morgan Chase). Создание DeepTech-стартапов для международных конкурсов.
Детали про опыт преподавания:
Читайте мой блог на Medium и мою страницу Sigma Publishing в Linkedin.
Помогу быстро освоить технологический стек: RL, MLMVN, QAOA. Подготовлю к сертификации по Reinforcement Learning. Вместе с вами создадим настоящий бизнес-приложение с искусственным интеллектом на Python.
Подготовлю команду для участия в международном стартап-конкурсе, полный цикл инкубации. Продолжительность сертифицированного курса: 6 месяцев, 5 уроков в неделю, 2 часа/урок, всего: 240 часов.
Мой опыт проектирования DeepTech-стартапов и участия в международных бизнес-инкубаторах более 6 лет:
- выход в полуфинал международного конкурса стартапов Technovation Challenge (Сан-Франциско) 2017 и 2021 годов.
- выход в финал международного конкурса стартапов Social Impact Award (Вена) 2021 года.
Координирую нейроинженерный проект "DeepNoesa".
Финалист международного квантового конкурса Industrial Challenge 2025 (Вашингтон).