Тараканов Александр Александрович
- Доцент:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Академический руководитель образовательной программы:Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2022 году.
Полномочия / обязанности
Исследования в области Прикладной Математики, Машинного Обучения и Статистики.
Преподавание курсов, связанных с Прикладной Математикой.
Образование, учёные степени
- 2017PhD: Техасский университет
- 2013
Магистратура: Московский физико-технический институт (государственный университет), специальность «Магистр», квалификация «Магистр»
- 2011
Бакалавриат: Московский физико-технический институт, специальность «Бакалавр», квалификация «Бакалавр»
Учебные курсы (2023/2024 уч. год)
- Глубинное обучение в естественных науках (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Differential Equations (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 3, 4 модуль)Анг
- Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business 2" (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1-3 модуль)Анг
- Численные методы (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 3, 4 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2022/2023 уч. год)
- Research Seminar "Mathematical and Computational Engineering in Science and Business" (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 3-й курс, 1-4 модуль)Анг
- Surrogate Modelling and Statistical Analysis of Engineering Systems (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 4-й курс, 1, 2 модуль)Анг
- Численные методы (Бакалавриат; где читается: Факультет компьютерных наук; 2-й курс, 3, 4 модуль)Рус
Публикации3
- Статья White M., Tarakanov A., Withers P., Race C., Law K. Digital fingerprinting of microstructures // Computational Materials Science. 2023. Vol. 218. Article 111985. doi
- Статья Tarakanov A., Elsheikh A. Optimal Bayesian experimental design for subsurface flow problems // Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 2022. Vol. 370. Article 113208. doi (в печати)
- Статья Tarakanov A., Elsheikh A. Regression-based sparse polynomial chaos for uncertainty quantification of subsurface flow models // Journal of Computational Physics. 2019. Vol. 399. Article 108909. doi (в печати)
Опыт работы
01.09.2022 - настоящее время: НИУ ВШЭ, доцент.
Исследования в области прикладной Математики, Мпшинного Обучения и Статистики.
01.06.2021 - 09.08.2022: Российский Исследовательский Институт Huawei, ведущий инженер.
Разработка алгоритмов для обраотки HDR контента.
15.10.2019 - 15.04.2021: Университет Манчестера, постдок.
Разработка методов машинного обучения для компрессии снимком стальных сплавов.
Разработка и применение алгоритмов численного интегрирования на осннве методов Монте-Карло и Макровских Цепей.
15.01.2018 - 12.04.2019: Университет Хериота-Ватта, постдок.
Разработка методов интерполяции на основе ортогональных многочленов.
оптимизация системы сбора данных на основе Байессовских методов.
01.09.2014 - 25.12.2017: Техасский Университет A&M, аспирант.
Разработка численных методов для моделирования течения жидкости и газа в пористой среде.
01.08.2013 - 01.08.2014: Газпромнефть-НТЦ: специалист.
Оптимизация добычи нефти и газа.
«Вера в то, что все можно смоделировать, давала стимул к тому, чтобы моделировать все»
Александр Тараканов начинал свой путь в науке как физик, окончил докторантуру в США, успел поработать в индустрии и академии. С сентября он работает на ФКН по программе Tenure Track. Мы поговорили с ним о его исследованиях, любимых статьях и планах.