ilyaant Goto Github PK

🎓 Закончил бакалавриат НИТУ МИСИС по программе "Прикладная математика"
🚀 Учусь в магистратуре НИТУ МИСИС по программе "Прикладная информатика" и профилю "Искусственный интеллект и машинное обучение"
✍️ Выступал на 2-х научных конференциях и опубликовал статьи в 4-х сборниках
💭 Владею английским языком на уровне С1
💻 Имею опыт преподавания (провел 7 занятий на тему анализа данных для школьников 7-9 классов)

• emotion_model - Python-библиотека для распознавания эмоции человека по фото. Соблюдены требования модульности кода, настроен GitHub CI/CD-пайплайн, в рамках которого запускаются тесты функционала (с помощью tox), проверка типизации и проверка на соблюдение стандартов PEP8. Настроен также пайплайн, в рамках которого пакет автоматически загружается на PyPI при создании нового GitHub-релиза. Десктопное приложение, использующее библиотеку, находится здесь.
• Student Scoring App - Приложение, предоставляющее функционал предсказания количества и доли долгов студента на следующей сессии по предыдущим оценкам. Участвовал в разработке приложения как product owner, разработка происходила по методологии Scrum.
• Методы машинного обучения для обнаружения вторжений в сетях интернета вещей - командный проект, решили задачу обнаружения вторжений в сетях интернета вещей (задачу многоклассовой классификации трафика). Использовали архитектуры классического ML и современные нейронные сети (в т. ч. трансформерные архитектуры). По результатам работы опубликована статья
• Обнаружение атак на программно-конфигурируемые сети с помощью методов машинного обучения - решил задачу обнаружения вторжений в сетях SDN (задачу многоклассовой классификации трафика) с помощью методов классического ML и нейронных сетей, использовал техники балансировки датасета и подбора гиперпараметров, что позволило повысить производительность некоторых моделей. По результатам работы опубликована статья.
• Базы данных с NoSQL-подходом - разработал настольное приложение для управления базой данных клининговой компании, использовал базы данных вида: реляционная, документная и "ключ-значение".
• AI-traslator - десктопное приложение для распознавания текста на картинке и его машинного перевода на выбранный язык. Использованы готовые API для машинного перевода и оптического распознавания символов на картинке.
• django-AI-Translator - веб-приложение для машинного перевода текста с использованием REST API и возможностью развертывания с помощью Docker. Использованы готовые API для машинного перевода и оптического распознавания символов на картинке.

1. Антонов И. А. ОБНАРУЖЕНИЕ АТАК НА ПРОГРАММНО-КОНФИГУРИРУЕМЫЕ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ //ОБЛАЧНЫЕ И РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ В ЭЛЕКТРОННОМ УПРАВЛЕНИИ ОРВСЭУ-2022) В РАМКАХ НАЦИОНАЛЬНОГО СУПЕРКОМПЬЮТЕРНОГО ФОРУМА (НСКФ-2022). – 2022. – С. 75-80.
2. Антонов И. А. Обнаружение атак на программно-конфигурируемые сети с помощью методов машинного обучения. В: 78-е Дни науки студентов НИТУ МИСИС, книга 1, с. 338—339. (2023)
3. Антонов И. А., Исаченко М. К. Методы машинного обучения для обнаружения вторжений в сетях интернета вещей // Искусственный интеллект в промышленных, коммерческих, медицинских и финансовых приложениях : СБОРНИК СТАТЕЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОГО СЕМИНАРА СТУДЕНТОВ КАФЕДРЫ «ИНЖЕНЕРНОЙ КИБЕРНЕТИКИ», Москва, 30 декабря 2023 года. – Москва: Национальный исследовательский технологический университет "МИСИС", 2023. – С. 9-15. – EDN THRHTS.
4. Антонов И. А. Распознавание текстовых CAPTCHA с помощью нейронных сетей. - 2024. ResearchGate