Курмуков Анвар Илдарович
- аспирант:Факультет компьютерных наук / Департамент анализа данных и искусственного интеллекта
- Приглашенный преподаватель:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска
- Стажер-исследователь:Факультет компьютерных наук / Департамент больших данных и информационного поиска / Научно-учебная лаборатория прикладной геометрии и топологии
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2016 году.
Образование
- 2017
Магистратура: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладная математика и информатика»
- 2015
Бакалавриат: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», специальность «Прикладная математика и информатика»
Обучение в аспирантуре
3-й год обучения
Утвержденная тема диссертации: Применение методов машинного обучения для анализа медицинских изображений
Научный руководитель: Жуков Леонид Евгеньевич
Выпускные квалификационные работы студентов
- Магистратура
Тёхта Н. А. «Построение модели автоматиечкого прогнозирования временных рядов жизненных циклов клиентов банка». Факультет компьютерных наук, 2019
Учебные курсы (2019/2020 уч. год)
- Data Science for Business (Маго-лего; 4 модуль)Анг
- Прикладные исследования в культуре (Магистратура; где читается: Факультет гуманитарных наук; 1-й курс, 1-3 модуль)Рус
- Технологии анализа больших данных (Бакалавриат; где читается: Факультет социальных наук; 1-й курс, 4 модуль)Рус
- Архив учебных курсов
Учебные курсы (2018/2019 уч. год)
Цифровая грамотность (Бакалавриат; где читается: Факультет мировой экономики и мировой политики; 1-й курс, 1 модуль)Рус
Публикации6
- Глава книги Kurmukov A., Zhao Y., Mussabaeva A., Gutman B. Constraining Disease Progression Models Using Subject Specific Connectivity Priors, in: Lecture Notes in Computer Science book series Issue 11848. Springer, 2019. P. 106-116. doi
- Глава книги Mussabaeva A., Pisov M., Kurmukov A., Kroshnin A., Denisova Y., Shen L., Shan C., Wang L., Gutman B. Diffeomorphic Metric Learning and Template Optimization for Registration-Based Predictive Models, in: Multimodal Brain Image Analysis and Mathematical Foundations of Computational Anatomy: 4th International Workshop, MBIA 2019, and 7th International Workshop, MFCA 2019, Held in Conjunction with MICCAI 2019, Shenzhen, China, October 17, 2019, Proceedings Issue 11846. Springer, 2019. P. 151-161. doi
- Глава книги Kurmukov A., Dodonova Y., Burova M., Mussabayeva A., Petrov D., Faskowitz J., Zhukov L. E. Topological modules of human brain networks are anatomically embedded: evidence from modularity analysis at multiple scales, in: Computational Aspects and Applications in Large-Scale Networks. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics Vol. 247. Springer, 2018. doi P. 299-308. doi
- Глава книги Kurmukov A., Dodonova Y., Zhukov L. E. Machine learning application to human brain network studies: a kernel approach, in: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics / Ed. by V. A. Kalyagin, A. I. Nikolaev, P. M. Pardalos, O. Prokopyev. Vol. 197. Springer, 2017. doi P. 229-249.
- Глава книги Kurmukov A., Dodonova Y., Zhukov L. E. Classification of normal and pathological brain networks based on similarity in graph partitions, in: 16th IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). NY : IEEE Computer Society, 2016. P. 107-112. doi
- Глава книги Курмуков А. И., Додонова Ю. А., Жуков Л. Е. Классификация расстройств аутистического спектра и нормального развития на основе сходства разбиений сетевых структур мозга // В кн.: Сборник статей конференции "Информационные технологии и системы" (ИТиС'16). М. : ИППИ РАН, 2016. С. 501-507.
