Сергій Барській
Data Science, нейронні мережі та квантова оптимізація з QAOA. Підготую за 12 місяців до вступу на факультет «Системний аналіз». Апроксимація періодичних функцій тригонометричними поліномами. Спектральний аналіз. QAOA і Quantum Annealing від D-Wave у задачах розміщення BESS. Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів і стартап-шкіл.
Сергій Барській 5.0(відгуків: 1)
Data Science, нейронні мережі та квантова оптимізація з QAOA. Підготую за 12 місяців до вступу на факультет «Системний аналіз». Апроксимація періодичних функцій тригонометричними поліномами. Спектральний аналіз. QAOA і Quantum Annealing від D-Wave у задачах розміщення BESS. 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:
Систематичний річний Data Science курс для прикладних задач в області квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
Підготовка та супровід 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:
Систематичний річний Data Science курс для прикладних задач в області квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
Підготовка та супровід 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:
Систематичний річний Data Science курс для прикладних задач в області квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
Підготовка та супровід 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:
Систематичний річний Data Science курс для прикладних задач в області квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
Підготовка та супровід 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:
Систематичний річний Data Science курс для прикладних задач в області квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
Підготовка та супровід 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:
Систематичний річний Data Science курс для прикладних задач в області квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
Підготовка та супровід 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:
Систематичний річний Data Science курс для прикладних задач в області квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
Підготовка та супровід 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:
Систематичний річний Data Science курс для прикладних задач в області квантової оптимізації (Quantum Annealing від D-Wave) з індустріальними прикладами на Complex Spectral Surrogate Framework (CSSF) у сфері електророзподілу та електропостачання.
Підготовка та супровід 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:
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.
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+
серп. 22-серп. 28, 2026