Сергій Барській
Наука про дані, нейронні мережі та квантова оптимізація з QAOA та Quantum Annealing. Підготую за 12 місяців до стажувань у D-Wave та Quantinuum у напрямку квантової оптимізації. QUBO/Ising-моделі, Ocean SDK, Selene та експерименти на QPU (квантовому процесорі). Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів та стартап-шкіл.
Сергій Барській 5.0(відгуків: 1)
Наука про дані, нейронні мережі та квантова оптимізація з QAOA та Quantum Annealing. Підготую за 12 місяців до стажувань у D-Wave та Quantinuum у напрямку квантової оптимізації. QUBO/Ising-моделі, Ocean SDK, Selene та експерименти на QPU (квантовому процесорі). Створення DeepTech-стартапів для міжнародних конкурсів та 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 (повний стек від D-Wave та Quantinuum) 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 (повний стек від D-Wave та Quantinuum) 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 (повний стек від D-Wave та Quantinuum) 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 (повний стек від D-Wave та Quantinuum) 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 (повний стек від D-Wave та Quantinuum) 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 (повний стек від D-Wave та Quantinuum) 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 (повний стек від D-Wave та Quantinuum) 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 (повний стек від D-Wave та Quantinuum) 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 "Тригонометризація квантового відпалу. Через призму теорії MVN Айзенберга. Застосування для розміщення BESS"
Викладаю систематичний річний курс квантової оптимізації та Data Science.
Допоможу за 12 місяців глибоко опанувати технологічний стек: MLMVN Айзенберга, QAOA, Quantum Annealing від D-Wave, унітаризація обчислень з Quantinuum. Разом з вами створимо справжній бізнес-додаток із штучним інтелектом на Python.
Річний курс підготовки до стажування з квантової оптимізації в D-Wave - "Expression of Interest (Co-Ops and Internships)" включає: Quantum Annealing, QUBO/BQM, Ocean SDK, Pegasus topology, EmbeddingComposite та Hybrid Solvers.
Річний курс підготовки до стажування квантової оптимізації в Quantinuum включає освоєння повного стека унітаризації обчислень.
Поглиблене вивчення МНК, SVD, псевдозворотної матриці Мура-Пенроуза.
Навчимо нейронну мережу прогнозування параметрів γ, β для QAOA. Вивчимо гармонійний аналіз на торі для нейромережевої апроксимації широкого класу періодичних функцій. QUBO-формулювання комбінаторного завдання для QAOA.
Вам забезпечу повне занурення в курс продакшн-рівня з машинним навчанням, Data Science та квантовою оптимізацією.
Після курсу ви стаєте ML-фахівцем, який вміє ставити завдання на стику класичного та квантового світу, розуміє коли і як використовувати QAOA/MLMVN, і може це захистити як серйозний проект. Це вже рівень DeepTech-фахівця середнього рангу в одній із найперспективніших ніш 2027–2035 років. Готові до такого стрибка? 🚀
Я ваш:
- бізнес-тренер для проектів зі стеком 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», «Машинне навчання», «Штучний інтелект», «Нейросєтьові технології», «Теорія прийняття рішень», «Економічна кібернетика», «Інтелектуальний аналіз даних». Підтримуватиму вас під час навчання - як на бакалавріаті, магістратурі, так і в аспірантурі.
Також підготую вашу команду до участі у міжнародному стартап-конкурсі, повний цикл інкубації. Тривалість: 12 місяців, 2+ конференції на тиждень, продакшн-тренажери для самостійної роботи, всього: 480+ годин інтенсивного навчання.
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 міжнародних квантових конкурсів Global Industry Challenge 2025 та 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+
листоп. 12-листоп. 18, 2026