Серов Александр

Материал из Department of Theoretical and Applied Mechanics
Версия от 20:59, 26 сентября 2019; Серов Александр (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Кафедра "Теоретическая механика" > Студенты > Группа 12/2 > Серов Александр <
Серов Александр

Образование

  • Харовсая 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" (2020)
  • 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, gensim, openai и др;
  • Также имею опыт программирования на: JavaScript(+HTML, css), MATLAB, Wolfram Mathematica, C++;
  • Работаю в конечно-элементных системах ANSYS, Abaqus;
  • CAD/CAE/CAM: SolidWorks, Autodesk Fusion360
  • Опыт печати на 3D принтере (в частности на модели DF-Print 3.5)
  • 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.

Опыт работы

  • Лаборант НОЦ «Газпромнефть-Политех»
  • Стажер-разработчик (машинное обучение) в Flomly – управление продажами

Выпускная работа бакалавра

в разработке

Научные интересы

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

Ненаучные интересы

  • Киноиндустрия
  • Изучение языков
  • Применение искусственного интеллекта в жизни

Контактная информация