Сергій Барський
Reinforcement Learning та квантова оптимізація на Python. Варіаційне числення для QAOA у задачах VRP. Функціональний аналіз. Прогнозування параметрів β, γ алгоритмом A2C, уточнення багатозначною комплексною нейромережею MLMVN Айзенберга. Реалізація на симуляторі QOKit (JP Morgan Chase). Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів.
Reinforcement Learning та квантова оптимізація на Python. Варіаційне числення для QAOA у задачах VRP. Функціональний аналіз. Прогнозування параметрів β, γ алгоритмом A2C, уточнення багатозначною комплексною нейромережею MLMVN Айзенберга. Реалізація на симуляторі QOKit (JP Morgan Chase). Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів.
Деталі про досвід викладання:
Читайте мій блог на Medium Serhii Barskyi,
та мою сторінку Sigma Publishinq у Linkedin
Допоможу швидко опанувати технологічний стек: RL, MLMVN, QAOA.
Підготую до сертифікації з Reinforcement Learning.
Разом з вами створимо справжній бізнес-додаток зі штучним інтелектом на Python.
Підготую команду для участі у міжнародному стартап-конкурсі, повний цикл інкубації.
Тривалість сертифікованого курсу: 6 місяців, 5 уроків на тиждень, 2 години/урок, всього: 240 годин.
Мій досвід проєктування DeepTech-стартапів та участі у міжнародних бізнес-інкубаторах понад 6 років:
- вихід до півфіналу міжнародного конкурсу стартапів Technovation Challenge (Сан-Франциско) 2017 та 2021 років.
- вихід у фінал міжнародного конкурсу стартапів Social Impact Award (Відень) 2021 р.
Координую нейроінженерний проєкт "DeepNoesa"
Фіналіст міжнародного квантового конкурсу Industrial Challenge 2025 (Вашингтон).