Серов Александр
Материал из Department of Theoretical and Applied Mechanics
Версия от 22:03, 20 апреля 2019; Серов Александр (обсуждение | вклад)
Кафедра "Теоретическая механика" > Студенты > Группа 12/2 > Серов Александр <
Образование
- Окончил Харовскую СОШ им.Василия Прокатова
- 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 12/2.
Опыт и достижения
- Траектория движения частицы в однородном магнитном поле
- Моделирование дерева Пифагора
- Мещерский 48.5
- Очки с функцией костной проводимости
- Система коррекции походки путем анализа распределения нагрузки на стопе
- Лучший доклад на секционном заседании конференции «Неделя науки СПБПУ»
- Выступление на Всероссийском Кубке «Преактум»
- Разработка активного ортеза, являющегося частью экзоскелета
- Участие в Kaggle competitions (топ 20% advanced regression techniques)
- Участие в хакатонах направления Data Science
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
- Machine learning/ Deep learning/ Reinforcement learning
Контактная информация
- Серов Александр Сергеевич
- serov.aleksandr.98@gmail.com
- Страница ВК
