ilyahabr Goto Github PK

Hello! I am Ilia

Experienced in Machine Learning and Computer Vision, with over 4 years of work history. Worked with a range of areas including classical machine learning (classification, regression, clustering), computer vision (classification, regression, detection, segmentation, OCR), classical computer vision, and neural network optimization methods (distillation, quantization, pruning). Creating a 3D scene, Rec sys and more.

I was a public speaker at Data Fest, held on 10-11 May 2019 (fest.ai). Invited by Vladislav Grozin, I delivered a speech on skills for Yandex Alice.

I was a jury member for the "Science Day Hack" Hackathon held from 10-12 October 2022 (leader-id.ru). It was a great experience to evaluate and contribute to the innovative projects presented during the hackathon.

As the host of my own podcast titled "AI What?" (YouTube), I passionately delve into the world of Artificial Intelligence. In each episode, I invite experts in the field to discuss the latest news, advancements, and share their insights and experiences. The podcast serves as a platform to explore the diverse facets of AI.

• Влад Грозин: мемы в Data Science, PhD в Америке, пузырь рекомендаций | ИИ что? #3
• Тимур Фатыхов: CV Team Lead. Карьера топ менеджера или свое дело? | ИИ Что Podcast 02
• Антон Мальцев: Head of ML Cherry Labs, Yolo, Transformers, NPU, Neuroscience | ИИ Что Podcast 01
• Азад Абдулов: Как в 23 стать топовым разработчиком в HeadHunter | ИИ Что Podcast 00

As a Deep Learning engineer, I was invited to contribute articles to the professional development Telegram channel, deepschool. My articles cover various topics related to deep learning and computer vision, catering to the interests of machine learning specialists.

• Размечаем данные. Быстро, недорого.
• Unet
• Сегментация без нейросетей
• CVAT SDK PyTorch Adapter
• CVAT serverless functions with nuclio
• Kaggle NFL - Player Contact Detection (Часть 1)
• Kaggle NFL — Player Contact Detection (Часть 2)
• Геометрия формирования изображения
• Калибровка камеры

• Как подготовить PreLabeled-датасет при помощи CVAT, YOLO и FiftyOne
• Архитектура рекомендаций: как дать пользователю соцсети то, что ему понравится
• Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (5 — 3 место)
• Kaggle для футболистов. Разбираем подходы призеров соревнований по детекции столкновений (1 и 2 место)
• Влад Грозин о PhD в США, философии в Data Science, пузыре рекомендаций и голодающих геймерах
• Антон Мальцев про удобные NPU, Computer Vision для коботов и восстание неуклюжих машин
• Из фото в 3D, ч.1: геометрия формирования изображения
• Из фото в 3D, ч.2: калибровка камеры