Даниил Игоревич Дзебоев

Эксперт в искусственном интеллекте, компьютерном зрении, линейной алгебре и обучении нейросетей.

Патент 2024668390 на систему распознавания лиц с подсчётом демографических характеристик потоков людей.

Патент 2025610922 на систему детекции дронов, самолётов, вертолётов для противо воздушной обороны.

Могу создавать нейросети для полностью разных комплексных задач обработки изображений, таблиц, графов, текстов.

Решаю задачи сегментации, детекции объектов, классификации с предварительным обучением модели или без такового по принципу few shot learning.

Знаю полносвязные, свёрточные, рекуррентные, графовые нейронные сети, нейросети-трансформеры (такие как CLIP, GPT, T5) на уровне создания и обучения

Знаю матричную природу нейросетей и их обучение через градиент

Работаю сейчас в Роснефти над компьютерным зрением

Есть обширный опыт компьютерного зрения:
Задачи распознавания символов (распознавание капчи — символов цветным шрифтом на цветном фоне, распознавание капчи с заранее неизвестными символами, распознавание надписи прописью на слое почвы)

Распознавания медицинских снимков (сегментация МРТ мозга, позвоночника, снимков стопы, подбор параметров очков людей по изображению лица)

Распознавания объектов на производственном процессе и складе (распознавание заготовок на сталелитейном производстве, распознавание коробок на складе, qr кодов)

Компьютерного зрения в агрохолдингах (классификация сортов помидоров и огурцов, классификация и детекция на видео бракованной/не бракованной картошки, классификация сортов и состояния мяты за счёт векторных представлений)

Системы распознавания лиц: детекция лиц, определение точных ключевых точек лиц, определение пола, возраста, расы, эмоций, векторные ключи лиц, поиск лиц по базе, верификация на контрольно пропускных пунктах.

Преподаю физику, математику и программирование ученикам и в различных компаниях.

Вёл лекции по компьютерному зрению в компаниях Архимед, Роснефть.

Курс и статьи моего авторства изданы компанией Тета-арм.

Эксперт в области эмбеддингов — векторных представлений разных объектов, обучаемых в процессе анализа больших данных и применимых на разных типах данных для извлечения признаков и решения традиционных задач классификации, детекции, генерации. Занимаюсь этим в своей научной деятельности более трёх лет.