Сергій Барській  репетитор  Математики онлайн

Сергій Барській

500 грн/год
500 грн/год

Data Science, нейронні мережі і квантова оптимізація з QAOA. Підготую за 12 місяців до вступу на факультет «Системний аналіз». Все для апроксимації періодичних функцій тригонометричними поліномами (модами Фур'є на торі). Спектральний аналіз. QAOA у задачах розміщення BESS. Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів та стартап-шкіл.

Сергій Барській 5.0(відгуків: 1)

Data Science, нейронні мережі і квантова оптимізація з QAOA. Підготую за 12 місяців до вступу на факультет «Системний аналіз». Все для апроксимації періодичних функцій тригонометричними поліномами (модами Фур'є на торі). Спектральний аналіз. QAOA у задачах розміщення BESS. Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів та стартап-шкіл.

Предмети

Математика

Програмування

Вища математика

Математичний аналіз

Диференціальні рівняння

Аналітична геометрія

STEM і робототехніка

Дискретна математика

Математика

Рівні викладання

  • Спеціалізовані курси

Деталі про досвід викладання:

Спектральний аналіз періодичних функцій для прикладних задач Data Science у сфері електророзподілу та електропостачання.

Підготовка для факультету «Системний аналіз».

Програмування

Рівні викладання

  • Python програмування
  • Тестування програмного забезпечення

Деталі про досвід викладання:

Розробка комплекснозначних нейромереж. З прикладами у сфері електророзподілу та електропостачання.

Підготовка для факультету «Системний аналіз».

Вища математика

Рівні викладання

  • Університетські курси

Деталі про досвід викладання:

Апроксимація тригонометричними поліномами (модами Фур'є на торі) для Data Science у сфері електророзподілу та електропостачання.

Підготовка для факультету «Системний аналіз».

Математичний аналіз

Рівні викладання

  • Університетські курси

Деталі про досвід викладання:

Теорія функцій комплексної змінної для Data Science та фазових нейромереж. З прикладами у сфері електророзподілу та електропостачання.

Підготовка для факультету «Системний аналіз».

Диференціальні рівняння

Рівні викладання

  • Університетські курси

Деталі про досвід викладання:

Спектральні диференціальні оператори для прикладних задач Data Science у сфері електророзподілу та електропостачання.

Підготовка для факультету «Системний аналіз».

Аналітична геометрія

Рівні викладання

  • Університетські курси

Деталі про досвід викладання:

Геометрія функціонального простору для прикладних задач Data Science у сфері електророзподілу та електропостачання.

Підготовка для факультету «Системний аналіз».

STEM і робототехніка

Рівні викладання

  • Спеціалізовані курси

Деталі про досвід викладання:

Навчання з підкріпленням та Data Science у сфері електророзподілу та електропостачання.

Підготовка для факультету «Системний аналіз».

Дискретна математика

Рівні викладання

  • Університетські курси

Деталі про досвід викладання:

Дискретні спектральні розклади для прикладних задач Data Science у сфері електророзподілу та електропостачання.

Підготовка для факультету «Системний аналіз».

Місця занять

В учня:
Ні
У викладача:
Ні
Онлайн:
Так

Про себе:

Допоможу за 12 місяців поглибленно опанувати технологічний стек: MLMVN Айзенберга, QAOA. Підготую до сертифікації з Reinforcement Learning. Разом з вами створимо справжній бізнес-додаток із штучним інтелектом на Python.

Поглиблене вивчення МНК, SVD, псевдоінверсії Мура–Пенроуза.

Навчимо нейронну мережу прогнозуванню γ, β параметрів для QAOA, опануємо алгоритм A2C. Вивчимо гармонійний аналіз на торі для нейромережевої апроксимації широкого класу періодичних функцій. QUBO-формулювання комбінаторної задачі для QAOA.

Для вас забезпечу повне занурення в курс продакшн-рівня з машинного навчання, Data Science та квантової оптимізації.

Після курсу ви вже не просто гарний ML-фахівець. Ви стаєте спеціалістом, який вміє ставити завдання на стику класичного та квантового світу, розуміє, коли і як використовувати QAOA/RL/гібриди, і може це захистити як серйозний проект. Це вже рівень DeepTech-фахівця початкового/середнього рангу в одній із найперспективніших ніш 2026–2035 років. Готові до такого стрибка? 🚀

Я ваш:

- бізнес-тренер для проектів зі стеком RL, QAOA, MLMVN;
- провідник у сегменті EdTech4DeepTech;
- екзаменатор для захисту портфоліо;
- науковий керівник;
- консультант та організатор оптимальної траєкторії розвитку ваших навичок у галузі машинного навчання та квантової оптимізації.

Моя мета – разом з вами створити ваше DeepTech-портфоліо та підготувати вас до його захисту.

Забезпечу для вас повний цикл підготовки для вступу до університету на факультети «Системний аналіз» та «Машинне навчання». Підтримуватиму вас під час навчання - як на бакалавраті, магістратурі, так і в аспірантурі.

Також підготую вашу команду до участі у міжнародному стартап-конкурсі, повний цикл інкубації. Тривалість курсу: 12 місяців, 5 уроків на тиждень, 2 години/урок, всього: 480 годин.

Мій досвід проектування DeepTech-стартапів та участі у міжнародних бізнес-інкубаторах понад 9 років:

- вихід у півфінал міжнародного конкурсу стартапів Technovation Challenge (Сан-Франциско) 2017 та 2021 років.

- вихід у фінал міжнародного конкурсу стартапів Social Impact Award (Відень) 2021 року.

- фіналіст міжнародного квантового конкурсу Global Industry Challenge 2025 (Вашингтон).

Освіта:
Запорізька державна інженерна академія (ЗДІА), спеціаліст, 1999
Спеціальність/кваліфікація:
Економічна кібернетика
Вік:
46-55
Досвід:
більше 5 років

Відеопрезентація

Відгуки

Розміщені відгуки надійшли від зареєстрованих на сайті студентів, які фактично користувалися освітніми послугами репетитора.

Кирилл

5+

13.03.2026

Математичний аналіз, Університетські курси

5+

Все супер, Сергій професіонал.
Розклад викладача

трав. 12-трав. 18, 2026

вт12
ср13
чт14
пт15
сб16
нд17
пн18
08:00
08:30
09:00
09:30
10:00
10:30
11:00
11:30
12:00
12:30
13:00
13:30
14:00
14:30
15:00
15:30
16:00
16:30
17:00
17:30
18:00
18:30
19:00
19:30
20:00
20:30
10:00
10:30
11:00
11:30
12:00
12:30
13:00
13:30
14:00
14:30
15:00
15:30
16:00
16:30
17:00
17:30
18:00
18:30
19:00
19:30
20:00
20:30
08:00
08:30
09:00
09:30
10:00
10:30
11:00
11:30
12:00
12:30
13:00
13:30
14:00
14:30
15:00
15:30
16:00
16:30
17:00
17:30
18:00
18:30
19:00
19:30
20:00
20:30
10:00
10:30
11:00
11:30
12:00
12:30
13:00
13:30
14:00
14:30
15:00
15:30
16:00
16:30
17:00
17:30
18:00
18:30
19:00
19:30
20:00
20:30
10:00
10:30
11:00
11:30
12:00
12:30
13:00
13:30
14:00
14:30
15:00
15:30
16:00
16:30
17:00
17:30
18:00
18:30
19:00
19:30
20:00
20:30
Немає вільних годин
Немає вільних годин