Сергий Барський
Наука о данных, нейронные сети и квантовая оптимизация с QAOA и Quantum Annealing. Подготовлю за 12 месяцев к стажировкам в D-Wave и Quantinuum в направлении квантовой оптимизации. QUBO/Ising-модели, Ocean SDK, Selene и эксперименты на QPU (квантовом процессоре). Создание DeepTech-стартапов для международных конкурсов и стартап-школ.
Сергий Барський 5.0(отзывов: 1)
Наука о данных, нейронные сети и квантовая оптимизация с QAOA и Quantum Annealing. Подготовлю за 12 месяцев к стажировкам в D-Wave и Quantinuum в направлении квантовой оптимизации. QUBO/Ising-модели, Ocean SDK, Selene и эксперименты на QPU (квантовом процессоре). Создание DeepTech-стартапов для международных конкурсов и стартап-школ.
Предметы
Математика
Программирование
Высшая математика
Экономическая статистика
STEM и робототехника
Математическая статистика
Эконометрика
Математическое моделирование
Математика
Уровни подготовки
- Специализированные курсы
Детали про опыт преподавания:
Годовой (12 месяцев) курс по Data Science и квантовой оптимизации (полный стек от D-Wave и Quantinuum) с промышленными примерами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электроснабжения и распределения электроэнергии.
А также сопровождение с основ Data Science для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейронные технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Программирование
Уровни подготовки
- Python программирование
Детали про опыт преподавания:
Годовой (12 месяцев) курс по Data Science и квантовой оптимизации (полный стек от D-Wave и Quantinuum) с промышленными примерами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электроснабжения и распределения электроэнергии.
А также сопровождение с основами Data Science для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейронные технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Высшая математика
Уровни подготовки
- Университетские курсы
Детали про опыт преподавания:
Годовой (12 месяцев) курс по Data Science и квантовой оптимизации (полный стек от D-Wave и Quantinuum) с промышленными примерами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электроснабжения и распределения электроэнергии.
А также сопровождение с основ Data Science для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейронные технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Экономическая статистика
Уровни подготовки
- Университетские курсы
Детали про опыт преподавания:
Годовой (12 месяцев) курс по Data Science и квантовой оптимизации (полный стек от D-Wave и Quantinuum) с промышленными примерами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электроснабжения и распределения электроэнергии.
А также сопровождение с основ Data Science для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейронные технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
STEM и робототехника
Уровни подготовки
- Специализированные курсы
Детали про опыт преподавания:
Годовой (12 месяцев) курс по Data Science и квантовой оптимизации (полный стек от D-Wave и Quantinuum) с промышленными примерами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электроснабжения и распределения электроэнергии.
А также сопровождение с основ Data Science для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейронные технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Математическая статистика
Уровни подготовки
- Специализированные курсы
Детали про опыт преподавания:
Годовой (12 месяцев) курс по Data Science и квантовой оптимизации (полный стек от D-Wave и Quantinuum) с промышленными примерами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электроснабжения и распределения электроэнергии.
А также сопровождение с основ Data Science для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейронные технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Эконометрика
Уровни подготовки
- Университетские курсы
Детали про опыт преподавания:
Годовой (12 месяцев) курс по Data Science и квантовой оптимизации (полный стек от D-Wave и Quantinuum) с промышленными примерами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электроснабжения и распределения электроэнергии.
А также сопровождение с основами Data Science для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейронные технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Математическое моделирование
Уровни подготовки
- Специализированные курсы
Детали про опыт преподавания:
Годовой (12 месяцев) курс по Data Science и квантовой оптимизации (полный стек от D-Wave и Quantinuum) с промышленными примерами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электроснабжения и распределения электроэнергии.
А также сопровождение с основ Data Science для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Места занятий
- На выезде:
- Нет
- У преподавателя:
- Нет
- Онлайн:
- Да
О себе:
Автор учебника по квантовой оптимизации "Тригонометризация квантового отжига. Через призму теории MVN Айзенберга. Применения для размещения BESS"
Преподаю систематический годовой курс квантовой оптимизации и Data Science.
Помогу за 12 месяцев глубоко овладеть технологическим стеком: MLMVN Айзенберга, QAOA, Quantum Annealing от D-Wave, унитаризация вычислений с Quantinuum. Вместе с вами создадим настоящий бизнес-приложение с искусственным интеллектом на Python.
Годовой курс подготовки к стажировке по квантовой оптимизации в D-Wave - “Expression of Interest (Co-Ops and Internships)” включает: Quantum Annealing, QUBO/BQM, Ocean SDK, Pegasus topology, EmbeddingComposite и Hybrid Solvers.
Годовой курс подготовки к стажировке по квантовой оптимизации в Quantinuum включает освоение полного стека унитаризации вычислений.
Углубленное изучение МНК, SVD, псевдообратной матрицы Мура-Пенроуза.
Научим нейронную сеть прогнозированию параметров γ, β для QAOA. Изучим гармонический анализ на торе для нейросетевой аппроксимации широкого класса периодических функций. QUBO-формулирование комбинаторной задачи для QAOA.
Для вас обеспечу полное погружение в курс продакшн-уровня с машинным обучением, Data Science и квантовой оптимизацией.
После курса вы становитесь ML-специалистом, который умеет ставить задачи на стыке классического и квантового мира, понимает, когда и как использовать QAOA/MLMVN, и может это защитить как серьезный проект. Это уже уровень DeepTech-специалиста среднего ранга в одной из самых перспективных ниш 2027–2035 годов. Готовы к такому скачку? 🚀
Я ваш:
- бизнес-тренер для проектов со стеком QAOA, MLMVN;
- проводник в сегменте EdTech4DeepTech;
- экзаменатор для защиты портфолио;
- научный руководитель;
- консультант и организатор оптимальной траектории развития ваших навыков в области машинного обучения и квантовой оптимизации.
Моя цель - вместе с вами создать ваше DeepTech-портфолио и подготовить вас к его защите.
Обеспечу для вас полный цикл подготовки для поступления в университет на факультеты «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных». Буду поддерживать вас во время обучения - как на бакалавриате, магистратуре, так и в аспирантуре.
Также подготовлю вашу команду к участию в международном стартап-конкурсе, полный цикл инкубации. Продолжительность: 12 месяцев, 2+ конференции в неделю, продакшн-тренажеры для самостоятельной работы, всего: 480+ часов интенсивного обучения.
Мой опыт проектирования DeepTech-стартапов и участия в международных бизнес-инкубаторах более 9 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.
- финалист международных квантовых конкурсов Global Industry Challenge 2025 и Global Industry Challenge 2026 (Вашингтон).
- Образование:
- Запорожская государственная инженерная академия (ЗГИА), специалист, 1999
- Специальность/квалификация:
- Экономическая кибернетика
- Возраст:
- 46-55
- Опыт:
- более 5 лет
Видеопрезентация
Отзывы
Размещенные отзывы поступили от зарегистрированных на сайте студентов, которые фактически пользовались образовательными услугами репетитора.
5+
Математический анализ, Университетские курсы
5+
нояб. 12-нояб. 18, 2026