Комп'ютерна Академія {global_step_name} - повноцінна IT-освіта для дорослих і дітей. Ми навчаємо з 1999 року. Авторські методики, викладачі-практики, 100% практичних занять.

Ви використовуєте застарілий браузер!

Ваш браузер Internet Explorer, на жаль, є застарілим. Ця версія браузеру не підтримує багато сучасних технологій, тому деякі функції сайту можуть працювати з помилками. Рекомендуємо переглядати сайт за допомогою актуальних версій браузерів Google Chrome, Safari, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge

Дейнеко Анастасія

кандидат технічних наук, доцент, Technical Trainer у компанії Grid Dynamics

Кандидат технічних наук, доцент, гарант освітньо-професійної програми «Прикладні комп’ютерні науки» підготовки магістрів

E-mail: [email protected]

Освіта:
Харківський національний університет радіоелектроніки, 2011 р., «Інтелектуальні системи прийняття рішень», аналітик комп’ютерних систем, диплом з відзнакою.

Кандидат технічних наук, 2014 р. 05.13.23 – Системи та засоби штучного інтелекту «Адаптивне навчання еволюційних нейро-фаззі систем з ядерними функціями активації в задачах інтелектуального аналізу даних».

Професійна діяльність:

  • 2015 – 2023, Харківський національний університет радіоелектроніки, старший науковий співробітник ПНДЛ АСУ, старший викладач кафедри штучного інтелекту, доцент кафедри штучного інтелекту;
  • 2018 – Співорганізаторка олімпіада по спортивному програмуванню «NURE Code Jam» для студентів 1-2 курсів, 02 грудня 2018р;
  • 2019 – Cпіворганізаторка хакатону «AI Hackathon» для студентів 3-6 курсів, який проходив в ХНУРЕ 02-03 травня 2019р;
  • 2021 – Науково-дослідний проект «Розробка інструментарію для аналізу та прогнозування часових рядів», термін виконання вересень – грудень 2021. Науковий керівник проекту;
  • 2021 – до даного часу, ПЗВО «ІТ СТЕП Університет», доцент, керівниця науково-практичної школи «STEP Innivation Hub», гарант освітньо-професійної програми «Прикладні комп’ютерні науки»;
  • 2022 – до даного часу Technical Trainer (full time developer) в компанії Grid Dynamics.

Професійні інтереси:

Архітектор систем штучного інтелекту. Висококваліфікований та досвідчений архітектор систем штучного інтелекту з більш ніж 10-річним досвідом у розробці, впровадженні та підтримці систем штучного інтелекту.

Основна діяльність в ІТ індустрії пов’язана зі створенням та керуванням командами розробників програмного забезпечення для створення інноваційних технологій та рішень для бізнесу.

Основні публікації:

Авторка понад 50 наукових, навчальних та навчально-методичних праць:

 

  • Deep Neural Network with Adaptive Parametric Rectified Linear Units and its Fast Learning, Bodyanskiy, Y.,Deineko, A.,Skorik, V.,Brodetskyi, F., International Journal of Computingthis link is disabled, 2022, 21(1), сс. 11–18
  • 2-D Neural Network Based on M-neurons and its Learning, Albasova, A.,Bodyanskiy, Y.,Deineko, A.,Pliss, I., 2021 11th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT 2021 - Proceedings , 2021, сс. 700–703
  • Fast Image Recognition Using Double Hyper Basis Function Neural Network і Its Combined Learning, Bodyanskiy, Y.,Chala, O.,Deineko, A.,Pliss, I., International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 2021, 1, сс. 5–8
  • Adaptive Probabilistic Neuro-Fuzzy System and its Hybrid Learning in Medical Diagnostics Task, Bodyanskiy, Y.,Deineko, A.,Pliss, I.,Chala, O., Open Bioinformatics Journalthis link is disabled2021, 14(1), стор. 123–129
  • Kernel Online System for Fast Principal Component Analysis and its Adaptive Learning, Bodyanskiy, Y.,Deineko, A. Bondarchuk A., Shalamov, M., International Journal of Computingthis link is disabled, 2021, 20(2), стор. 175–180
  • Петров К. Э., Дейнеко А. А., Чалая О. В., Панферова И. Ю. Метод ранжирования альтернатив при проведении процедуры коллективного экспертного оценивания. Радіоелектроніка, інформатика, управління No. 2(53) 2020. С.84- 94. http://ric.zntu.edu.ua/article/view/208321
  • Zhernova, P., Deyneko, A., Deyneko, Z., Pliss, I., Ahafonov, V. Data stream clustering in conditions of an unknown amount of classes // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2019, 754, с. 410-418 (book chapter Scopus)
  • Kernel evolving neural networks for sequential principal component analysis and its adaptive learning algorithm Deineko, A., Kutsenko, Y., Pliss, I., Shalamov, M. Proceedings of the International Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2015, Vol. 7325444, P. 107–110, DOI:10.1109/STC-CSIT.2015.7325444
  • Data streams fast EM-fuzzy clustering based on Kohonen's self- learning Bodyanskiy, Y.V., Deineko, A.O., Kutsenko, Y.V., Zayika, O.O. Proceedings of the 2016 IEEE 1st International Conference on Data Stream Mining and Processing, DSMP 2016, Vol. 7583565, P. 309–313, DOI:10.1109/DSMP.2016.7583565
  • Data Stream Online Clustering Based on Fuzzy Expectation- Maximization Approach Deineko, A.O., Zhernova, P.Y., Gordon, B., ...Pliss, I., Pabyrivska, N. Proceedings of the 2018 IEEE 2nd International Conference on Data Stream Mining and Processing, DSMP 2018, Vol. 8478517, P. 171–176, DOI:10.1109/DSMP.2018.8478517
  • Adaptive Kernel Data Streams Clustering Based on Neural Networks Ensembles in Conditions of Uncertainty about Amount and Shapes of Clusters Zhernova, P.Y., Deineko, A.O., Bodyanskiy, Y.V., Riepin, V.O. Proceedings of the 2018 IEEE 2nd International Conference on Data Stream Mining and Processing, DSMP 2018, Vol. 8478616, P. 7–12, DOI:10.1109/DSMP.2018.8478616
  • Matrix fuzzy-probabilistic neural network in image recognition task Bodyanskiy, Y., Deineko, A., Pliss, I., Chala, O., Nortsova, A. Proceedings of the 2020 IEEE 3rd International Conference on Data Stream Mining and Processing, DSMP 2020, Vol. 9204236, P. 33–36, DOI:10.1109/DSMP47368.2020.9204236
  • Evolving Fuzzy-Probabilistic Neural Network and Its Online Learning Bodyanskiy, Y., Deineko, A., Pliss, I., Chala, O. 2020 10th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT 2020 - Proceedings, 2020, Vol. 9208904, P. 465–468, DOI: 10.1109/ACIT49673.2020.9208904
  • Multilayer Radial-basis Function Network and its Learning Bodyanskiy, Y., Pirus, A., Deineko, A. 2020 IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2020 - Proceedings, 2020, №1, Vol. 9322001, P. 92–95, DOI: 10.1109/CSIT49958.2020.9322001
  • Adaptive Probabilistic Neural Network with Fuzzy Inference and Its Online Learning Bodyanskiy, Y., Chala, O., Pliss, I., Deineko, A. 2020 IEEE 15th International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, CSIT 2020 - Proceedings, 2020, №1, Vol. 9322052, P. 96–99, DOI: 10.1109/CSIT49958.2020.9322052
  • Fast Image Recognition Using Double Hyper Basis Function Neural Network and Its Combined Learning Bodyanskiy, Y., Chala, O., Deineko, A., Pliss, I. International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 2021, 1, pp. 5–8
  • 2-D Neural Network Based on M-neurons and its Learning Albasova, A., Bodyanskiy, Y., Deineko, A., Pliss, I. 2021 11th International Conference on Advanced Computer Information Technologies, ACIT 2021 - Proceedings, 2021, pp. 700–703

 

Профілі: