Работает в МГТУ им. Н.Э. Баумана с 2020 г.

Окончил с отличием МГТУ им. Н.Э. Баумана в 2016 г.
Аспирантуру МГТУ им. Н.Э. Баумана в 2020 г.
С отличием окончил университет Glyndwr (Рексем, Великобритания)

  • English Advanced
  • Español B1-B2
  • 中文 HSK2-HSK3

Преподает

Адрес электронной почты aikanev@bmstu.ru

Сертификаты

  • NVIDIA DLI Certificate "Fundamentals of Accelerated Data Science with RAPIDS" 2022
  • NVIDIA DLI Certificate "Fundamentals of Deep learning" 2022
  • "Университет Иннополис" Data Science 2022
  • Ростелеком BASIS "DevOps-инженер" 2022

Список статей

1. Канев А.И. Применение геометрических преобразований для анаморфирования изображений // Молодежный научно-технический вестник. 2014. № 12. С. 12. (РИНЦ)

2. Канев А.И. Особенности реализации алгоритма для отображения результатов анаморфирования // Молодежный научно-технический вестник. 2015. № 6. С. 17. (РИНЦ )

3. Kanev A., Valery T., Cunningham S. Application of formal grammar in text mining and construction of an ontology // В сборнике: 2017 Internet Technologies and Applications, ITA 2017 - Proceedings of the 7th International Conference. 7. 2017. С . 53-57. (Scopus)

4. Канев А.И. Применение дополненной реальности в задачах навигации // Сборник докладов конференции «Искусственный интеллект: Проблемы и пути их решения». 2018. С. 83-87.

5. Канев А.И. Метаграфовый подход для интеллектуального анализа текста как перспективное направление семантического поиска // Динамика сложных систем XXI век. №3. 2020. (ВАК)

6. Канев А.И. Обучение метаграфовой базы знаний на результатах интеллектуального анализа текста // Нейрокомпьютеры. №4. 2020. (ВАК)

7. A.I. Kanev, V.I. Terekhov, System of information extraction from text for metagraph knowledge base / Dynamic of complex systems, 2020

8. A I Kanev and V I Terekhov, Evaluation issues of query result ranking for semantic search / Information technologies, telecommunications and control systems (ITTCS2020), 2020

9. Terekhov Valery, Gapanyuk Yuriy, Kanev Anton, Metagraph Knowledge Representation for Overcoming Limitations of Existing Knowledge Bases / FRUCT 28, 2021

10. Terekhov Valery, Kanev Anton, Semantic Search System with Metagraph Knowledge Base and Natural Language Processing / FRUCT 28, 2021

11. Kanev Anton, Terekhov Valery, Chernenky Valery, Proletarsky Andrey, Metagraph Knowledge Base and Natural Language Processing Pipeline for Event Extraction and Time Concept Analysis / ElConRus 2021, 2021

12. Kanev Anton I., Skvortsova Maria, Terekhov Valery, Chernenky Valery, Kochneva Maria, Hybrid Intelligent System of Crisis Assessment using Natural Language / ElConRus 2021, 2021

13. Elizaveta K. Sakharova, Dana D. Nurlyeva, Antonina A. Fedorova, Alexey R. Yakubov and Anton I. Kanev, Issues of Tree Species Classification from LiDAR Data using Deep Learning Model / Neuroinformatics 2021

14. Anton I. Kanev, Grigory A. Savchenko, Ilya A. Grishin, Denis A. Vasiliev, Emilia M. Duma. Sentiment analysis of multilingual texts using machine learning methods, ElConRus 2022, 2022

15. Пахомкин К.С., Торжков М.С., Алехин С.С., Канев А.И., Рогозин Д.Р. Анализ Библиотек Автоматического Распознавания Речи. ИИАСУ 2022, 2022

16. Канев А.И., Назаров М.М., Терентьев В.О., Усков Д.Ю. Исследование Различных Архитектур Нейронных Сетей Для Удаления Шумов Из Аудио И Видео. ИИАСУ 2022, 2022

17. Чжан Ч., Терехов В.И., Канев А.И. Генерация состязательных моделей в ограниченной области изображения на основе предварительно обученных моделей. ИИАСУ 2022, 2022

18. Grishin, I.A., Sakharova, E.K., Ustinov, S.M., Kanev, A.I., Terekhov, V.I. (2023). Tree Inventory with LiDAR Data. Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VI. NEUROINFORMATICS 2022. Studies in Computational Intelligence, vol 1064. Springer. 2022

19. Канев А.И., Якубов А.Р., Чумаченко С.И., Терехов В.И. Создание прототипа цифрового двойника локального участка леса, как элемента системы климатического мониторинга. ENVIROMIS 2022, 2022

20. Тарасов А.В., Шихов А.Н., Канев А.И., Подопригорова Н.С., Сафонов Ф.А. Распознавание вырубок и ветровалов по спутниковым снимкам Sentinel-2 с применением свёрточной нейронной сети U-net и факторы, влияющие на его точность. Материалы 20-Й Международной Конференции «Современные Проблемы Дистанционного Зондирования Земли Из Космоса». Институт Космических Исследований Российской Академии Наук, 2022

21. Тарасов А.В., Шихов А.Н., Канев А.И., Подопригорова Н.С., Сафонов Ф.А. РАСПОЗНАВАНИЕ ТИПОВ НАРУШЕНИЙ ЛЕСНОГО ПОКРОВА С ПРИМЕНЕНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. Материалы 20-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва, 2022. С. 336.

22. A. Kanev, M. Nazarov, D. Uskov and V. Terentyev, "Research of Different Neural Network Architectures for Audio and Video Denoising," 2023 5th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE), Moscow, Russian Federation, 2023, pp. 1-5, doi: 10.1109/REEPE57272.2023.10086862.

23. Volgina A. D., Kirillov D. S., Kravtsov A. N., Dyakonova S. S. and Kanev A. I., "The Robot-Guide for Indoor Navigation," 2023 5th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE), Moscow, Russian Federation, 2023, pp. 1-6, doi: 10.1109/REEPE57272.2023.10086707.

24. Подопригорова Н.С., Шихов А.Н., Тарасов А.В., Канев А.И. СЕГМЕНТАЦИЯ ВЫРУБОК, ГАРЕЙ И ВЕТРОВАЛОВ ПО РАЗНОВРЕМЕННЫМ СПУТНИКОВЫМ СНИМКАМ SENTINEL-2 С ПРИМЕНЕНИЕМ РАЗЛИЧНЫХ АРХИТЕКТУР СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. Материалы 21-й Международной конференции "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса". Москва, 2023. С. 396.

25. Канев А.И. СРАВНЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ ЗАПУСКЕ НА КЛИЕНТСКОМ УСТРОЙСТВЕ И В ОБЛАКЕ. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2023. Т. 25.  № 6. С. 27-36.

26. Робертс Д.А., Фонканц Р.В., Канев А.И., Белодедов М.В. ПРИМЕНЕНИЕ ЛИНЕЙКИ УЗКОПОЛОСНЫХ ФИЛЬТРОВ ДЛЯ АНАЛИЗА ДЕФЕКТОВ РЕЧИ. В сборнике: Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных. Сборник статей II Всероссийской научной конференции: в 5 томах. Москва, 2023. С. 323-329.

27. Чжан Ч., Сахарова Е.К., Гришин И.А., Якубов А.Р., Канев А.И. КЛАССИФИКАЦИЯ ПОРОД ДЕРЕВЬЕВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ MLP. В сборнике: Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных. Сборник статей II Всероссийской научной конференции: в 5 томах. Москва, 2023. С. 377-383.

28. Канев А.И. ПРИМЕНЕНИЕ ПОЛНОТЕКСТОВОГО ПОИСКА POSTGRESQL ПРИ ПОДБОРЕ РЕЛЕВАНТНЫХ МАТЕРИАЛОВ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ СЛАБОСЛЫШАЩИХ СТУДЕНТОВ. В книге: Инклюзия - 2023. Материалы III Всероссийской конференции по вопросам доступности профессионального образования. Москва, 2024. С. 8-10.

29. Grishin I.A., Krutov T.Y., Kanev A.I., Terekhov V.I. INDIVIDUAL TREE SEGMENTATION QUALITY EVALUATION USING DEEP LEARNING MODELS LIDAR BASED. Optical Memory and Neural Networks. 2023. Т. 32. № S2. С. S270-S276.

Подробная информация о пользователе

  • Страна
    Россия
  • Город
    Москва
  • Тип пользователя
    Преподаватель
  • Учебный поток
    2012

Конфиденциальность и политики

Ведёт следующие дисциплины

Разное

Входы в систему

  • Первый доступ к сайту
    Четверг, 15 Октябрь 2020, 16:04  (4 г. 26 дн.)
  • Последний доступ к сайту
    Суббота, 9 Ноябрь 2024, 12:34  (7 час. 42 мин.)