Серов Александр — различия между версиями

Материал из Department of Theoretical and Applied Mechanics
Перейти к: навигация, поиск
(Контактная информация)
(Опыт и достижения)
Строка 17: Строка 17:
 
* [[Система коррекции походки путем анализа распределения нагрузки на стопе]]
 
* [[Система коррекции походки путем анализа распределения нагрузки на стопе]]
 
* [[Лучший доклад на секционном заседании конференции «Неделя науки СПБПУ»]]
 
* [[Лучший доклад на секционном заседании конференции «Неделя науки СПБПУ»]]
* Выступление на Всероссийском Кубке «Преактум»
+
* Победа в финале Всероссийского Кубка «Преактум» (получен грант на развитие проекта на 2 года)
* Разработка активного ортеза, являющегося частью экзоскелета
+
* Заявка на грант правительства СПБ (в процессе)
 +
* [[Разработка активного ортеза, являющегося частью экзоскелета]]
 
* Участие в Kaggle competitions (топ 20% advanced regression techniques)  
 
* Участие в Kaggle competitions (топ 20% advanced regression techniques)  
 
* Участие в хакатонах направления Data Science
 
* Участие в хакатонах направления Data Science

Версия 19:06, 29 мая 2019

Кафедра "Теоретическая механика" > Студенты > Группа 12/2 > Серов Александр <
Серов Александр

Образование

  • Окончил Харовскую СОШ им.Василия Прокатова c золотым знаком отличия (2016)
  • Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт прикладной математики и механики,
    кафедра "Теоретическая механика",
    Программа "Механика и математическое моделирование сред с микроструктурой",
    3 курс обучения, Группа 33632/1.
  • Курсы на платформах Stepik, Coursera

Опыт и достижения

Навыки

  • Фундаментальные знания в областях: линейная алгебра, аналитическая геометрия, методы оптимизации, численные методы, комплексный анализ, матфизика, теория упругости, сопротивление материалов, вычислительная механика, динамика твёрдого тела, теория чисел, теория вероятностей и матстат;
  • Владею английским языком на уровне Intermediate (читаю, понимаю на слух)
  • Опытный пользователь языка программирования Python: владею библиотеками для обработки и визуализации данных, научных и статистических расчетов: numpy, pandas, sklearn, tensorflow, keras, pytorch, scipy, sympy, requests, matplotlib, seaborn, mysql, xgboost, catboost, openai и др;
  • Также имею опыт программирования на: JavaScript(+HTML, css), MATLAB, Wolfram Mathematica, C++;
  • Работаю в конечно-элементных системах ANSYS, Fusion360, Abaqus;
  • Знаком с системой контроля версий git;
  • Имею опыт с разными парадигмами программирования, в частности ООП(наследование, полиморфизм, инкапсуляция)
  • Понимание и использование типовых структур данных (списки, массивы, графы) и типовых алгоритмов сортировки, поиска;
  • Понимание и активное использование основных алгоритмов Machine Learning, Deep Learning и Reinforcement Learning.

Научные интересы

  • Data Science (Machine learning/ Deep learning/ Reinforcement learning)
  • Биомеханика
  • Моделирование природных процессов
  • Любые проекты на Python
  • Методы оптимизации/ численные методы

Ненаучные интересы

  • Киноиндустрия
  • Изучение языков
  • Применение искусственного интеллекта в жизни

Контактная информация