Сергей Барский
Data Science, нейронные сети и квантовая оптимизация QAOA. Подготовлю за 12 месяцев до поступления на факультет "Системный анализ". Аппроксимация периодических функций тригонометрическими полиномами. Спектральный анализ. QAOA и Quantum Annealing от D-Wave в задачах размещения BESS. Создание DeepTech-стартапов для международных конкурсов и стартап-школ.
Сергей Барский 5.0(отзывов: 1)
Data Science, нейронные сети и квантовая оптимизация QAOA. Подготовлю за 12 месяцев до поступления на факультет "Системный анализ". Аппроксимация периодических функций тригонометрическими полиномами. Спектральный анализ. QAOA и Quantum Annealing от D-Wave в задачах размещения BESS. 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:
Систематический годовой Data Science курс для прикладных задач в области квантовой оптимизации (Quantum Annealing от D-Wave) с индустриальными примерами Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электрораспределения и электроснабжения.
Подготовка и сопровождение для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Программирование
Уровни подготовки
- Python программирование
Детали про опыт преподавания:
Систематический годовой Data Science курс для прикладных задач в области квантовой оптимизации (Quantum Annealing от D-Wave) с индустриальными примерами Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электрораспределения и электроснабжения.
Подготовка и сопровождение для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Высшая математика
Уровни подготовки
- Университетские курсы
Детали про опыт преподавания:
Систематический годовой Data Science курс для прикладных задач в области квантовой оптимизации (Quantum Annealing от D-Wave) с индустриальными примерами Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электрораспределения и электроснабжения.
Подготовка и сопровождение для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Экономическая статистика
Уровни подготовки
- Университетские курсы
Детали про опыт преподавания:
Систематический годовой Data Science курс для прикладных задач в области квантовой оптимизации (Quantum Annealing от D-Wave) с индустриальными примерами Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электрораспределения и электроснабжения.
Подготовка и сопровождение для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
STEM и робототехника
Уровни подготовки
- Специализированные курсы
Детали про опыт преподавания:
Систематический годовой Data Science курс для прикладных задач в области квантовой оптимизации (Quantum Annealing от D-Wave) с индустриальными примерами Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электрораспределения и электроснабжения.
Подготовка и сопровождение для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Математическая статистика
Уровни подготовки
- Специализированные курсы
Детали про опыт преподавания:
Систематический годовой Data Science курс для прикладных задач в области квантовой оптимизации (Quantum Annealing от D-Wave) с индустриальными примерами Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электрораспределения и электроснабжения.
Подготовка и сопровождение для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Эконометрика
Уровни подготовки
- Университетские курсы
Детали про опыт преподавания:
Систематический годовой Data Science курс для прикладных задач в области квантовой оптимизации (Quantum Annealing от D-Wave) с индустриальными примерами Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электрораспределения и электроснабжения.
Подготовка и сопровождение для факультетов «Системный анализ», «Машинное обучение», «Искусственный интеллект», «Нейросетевые технологии», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных».
Математическое моделирование
Уровни подготовки
- Специализированные курсы
Детали про опыт преподавания:
Систематический годовой Data Science курс для прикладных задач в области квантовой оптимизации (Quantum Annealing от D-Wave) с индустриальными примерами Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) в сфере электрораспределения и электроснабжения.
Подготовка и сопровождение 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:
Систематический годовой курс квантовой оптимизации и Data Science.
Помогу за 12 месяцев глубоко овладеть технологическим стеком: MLMVN Айзенберг, QAOA, Quantum Annealing от D-Wave. Вместе с вами создадим настоящее бизнес-приложение с искусственным интеллектом на Python.
Углубленное изучение МНК, SVD, псевдообращенной матрицы Мура-Пенроуза.
Научим нейронную сеть прогнозированию параметров γ, β для QAOA. Изучим гармонический анализ на тори для нейросетевой аппроксимации широкого класса периодических функций. QUBO- формулировка комбинаторной задачи для QAOA.
Вам обеспечу полное погружение в курс продакшн-уровня с машинным обучением, Data Science и квантовой оптимизацией.
После курса вы уже не просто хороший ML-специалист. Вы становитесь специалистом, умеющим ставить задачи на стыке классического и квантового мира, понимает, когда и как использовать QAOA/MLMVN/гибриды, и может это защитить как серьезный проект. Это уже уровень DeepTech-специалиста начального/среднего ранга в одной из наиболее перспективных ниш 2026-2035 годов. Готовы к такому прыжку? 🚀
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», «Нейрометевая технология», «Теория принятия решений», «Экономическая кибернетика», «Интеллектуальный анализ данных». Буду поддерживать вас во время учебы – как на бакалавриате, магистратуре, так и в аспирантуре.
Также подготовлю вашу команду к участию в международном стартап-конкурсе, полный цикл инкубации. Продолжительность курса: 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-инкубаторе 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+
авг. 22-авг. 28, 2026