Сергій Барській
Data Science, нейронні мережі та квантова оптимізація з QAOA та Quantum Annealing. Підготую за 12 місяців до стажування (Co-Ops and Internships) у D-Wave в напрямi Quantum Optimization. QUBO/Ising-моделі, Ocean SDK, Pegasus, Leap та експерименти на QPU (квантовий процесор). Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів і стартап-шкіл.
Сергій Барській 5.0(відгуків: 1)
Data Science, нейронні мережі та квантова оптимізація з QAOA та Quantum Annealing. Підготую за 12 місяців до стажування (Co-Ops and Internships) у D-Wave в напрямi Quantum Optimization. QUBO/Ising-моделі, Ocean SDK, Pegasus, Leap та експерименти на QPU (квантовий процесор). Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів і стартап-шкіл.
Предмети
Математика
Програмування
Вища математика
Економічна статистика
STEM і робототехніка
Математична статистика
Економетріка
Математичне моделювання
Математика
Рівні викладання
- Спеціалізовані курси
Деталі про досвід викладання:
Річний (12 місяців) курс з Data Science та квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
А також супровід з основ Data Science для факультетів «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних».
Програмування
Рівні викладання
- Python програмування
Деталі про досвід викладання:
Річний (12 місяців) курс з Data Science та квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
А також супровід з основ Data Science для факультетів «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних».
Вища математика
Рівні викладання
- Університетські курси
Деталі про досвід викладання:
Річний (12 місяців) курс з Data Science та квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
А також супровід з основ Data Science для факультетів «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних».
Економічна статистика
Рівні викладання
- Університетські курси
Деталі про досвід викладання:
Річний (12 місяців) курс з Data Science та квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
А також супровід з основ Data Science для факультетів «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних».
STEM і робототехніка
Рівні викладання
- Спеціалізовані курси
Деталі про досвід викладання:
Річний (12 місяців) курс з Data Science та квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
А також супровід з основ Data Science для факультетів «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних».
Математична статистика
Рівні викладання
- Спеціалізовані курси
Деталі про досвід викладання:
Річний (12 місяців) курс з Data Science та квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
А також супровід з основ Data Science для факультетів «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних».
Економетріка
Рівні викладання
- Університетські курси
Деталі про досвід викладання:
Річний (12 місяців) курс з Data Science та квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
А також супровід з основ Data Science для факультетів «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних».
Математичне моделювання
Рівні викладання
- Спеціалізовані курси
Деталі про досвід викладання:
Річний (12 місяців) курс з Data Science та квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
А також супровід з основ Data Science для факультетів «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних».
Місця занять
- В учня:
- Ні
- У викладача:
- Ні
- Онлайн:
- Так
Про себе:
Автор підручника з квантової оптимізації "Quantum Annealing Trigonometrization via Aizenberg MVN Theory. Applications to BESS Placement"
Викладаю систематичний річний курс квантової оптимізації та Data Science.
Допоможу за 12 місяців глибоко оволодіти технологічним стеком: MLMVN Айзенберга, QAOA, Quantum Annealing від D-Wave. Разом з вами створимо справжній бізнес-додаток зі штучним інтелектом на Python.
Річний курс підготовки до стажування з квантової оптимізації в D-Wave - “Expression of Interest (Co-Ops and Internships)” містить: Quantum Annealing, QUBO/BQM, Ocean SDK, Pegasus topology, minor-embedding, chain strength, minorminer, EmbeddingComposite та Hybrid Solvers.
Поглиблене вивчення МНК, SVD, псевдооберненої матриці Мура-Пенроуза.
Навчимо нейронну мережу прогнозуванню параметрів γ, β для QAOA. Вивчимо гармонічний 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 машинним навчанням, Data Science та квантовою оптимізацією.
Після курсу ви вже не просто хороший ML-спеціаліст. Ви стаєте спеціалістом, який вміє ставити задачі на стику класичного та квантового світу, розуміє, коли і як використовувати QAOA/MLMVN/гібриди, і може це захистити як серйозний проєкт. Це вже рівень DeepTech-спеціаліста початкового/середнього рангу в одній із найбільш перспективних ніш 2026–2035 років. Готові до такого стрибка? 🚀
Я ваш:
- бізнес-тренер для проєктів зі стеком QAOA, MLMVN;
- провідник у сегменті EdTech4DeepTech;
- екзаменатор для захисту портфоліо;
- науковий керівник;
- консультант і організатор оптимальної траєкторії розвитку ваших навичок в області машинного навчання та квантової оптимізації.
Моя мета - разом з вами створити ваше DeepTech-портфоліо і підготувати вас до його захисту.
Забезпечу для вас повний цикл підготовки для вступу до університету на факультети «Системний аналіз», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейромережеві технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних». Буду підтримувати вас під час навчання - як на бакалавріаті, магістратурі, так і в аспірантурі.
Також підготую вашу команду до участі в міжнародному стартап-конкурсі, повний цикл інкубації. Тривалість курсу: 12 місяців, 2+ конференції на тиждень, продакшн-тренажери для самостійної роботи, усього: 480+ годин інтенсивного навчання.
Мій досвід проєктування DeepTech-стартапів та участі в міжнародних бізнес-інкубаторах понад 9 років:
- вихід у півфінал міжнародного конкурсу стартапів Technovation Challenge (Сан-Франциско) 2017 і 2021 років.
- вихід у фінал міжнародного конкурсу стартапів Social Impact Award (Відень) 2021 року.
- фіналіст міжнародних квантових конкурсів Global Industry Challenge 2025 і Global Industry Challenge 2026 (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.
5+
Математичний аналіз, Університетські курси
5+
верес. 11-верес. 17, 2026