преподавание

Московский физико-технический институт, физтех-школа прикладной математики и информатики, Долгопрудный, Россия

• Чтение лекций по курсу Машинное обучение с подкреплением на магистерской программе “Методы и технологии искусственного интеллекта” (МТИИ)
• Чтений лекций по курсу Ввведение в искусственный интеллект на магистерской программе МТИИ
• Научное руководство аспирантами:
  • Алексей Староверов (2023, “Иерархические методы и алгоритмы визуальной навигации внутри помещений с обучаемыми навыками”, к.ф.-м.н., 1.2.2 “Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ”)
  • Алексей Скрынник (2023, “Исследование и разработка методов обучения с подкреплением для задач навигации в визуальных и клеточных средах”, к.ф.-м.н., 1.2.1 “Искусственный интеллект и машинное обучение”)
• Научное руководство магистрантами:
  • Георгий Горбов (2023, “Адаптивные сценарии парковки в симуляторе Apollo”)
  • Михаил Мелкумов (2023, “Использование демонстраций для адаптивного планирования маневра проезда перекрестков”)
  • Мария Нестерова (2023, “Последовательное обучение с подкреплением в задаче многоагентного планирования для частично наблюдаемых сред “)
  • Елисей Питанов (2023, “Монте-Карло поиск по дереву и обучение с подкреплением в задаче многоагентного планирования”)
  • Кристина Саркисян (2023, “Языковые модели и системы запросов в мультимодальных задачах генерации поведения интеллектуального агента “)
  • Леонид Угадяров (2023, “Объектная декомпозиция модели среды в обучении с подкреплением”)
  • Игорь Шиманогов (2023, “Объектно-ориентированное обучения с подкреплением для игровых сред”)
  • Евгений Дживеликян (2022, “Алгоритмы моделирования целенаправленного поведения с использованием иерархической временной памяти”)
  • Даниил Кириленко (2022, “Ответы на вопросы по изображениям для задачи навигации робототехнических платформ”)
  • Артем Латышев (2022, “Моделирование внутренней мотивации в иерархической временной памяти”)
  • Артем Жолус (2022, “Генерализация задач для робототехнического управления с обучаемыми моделями мира”)

Высшая школа экономики, факультет компьютерных наук, Москва, Россия

• Ведение семинаров по интеллектуальному анализу данных
• Руководство аспирантами:
  • Алексей Ковалев (2022, “Разработка методов и алгоритмов нейросимвольного представления сцен в мультимодальных задачах”)

Российский университет дружбы народов, Москва, Россия

• Чтение лекций по курсам “Интеллектуальные динамические системы” и “Интеллектуальный анализ данных”