Антон Игоревич Канев

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 B2
• 中文 HSK4

Преподает

• Довузовские программы
  
• Разработка Интернет Приложений Веб-разработка
  
• Дипломное проектирование
  
• НИР Машинное обучение
  
• Разработка Нейросетевых Систем Глубокое обучение
  

Адрес электронной почты aikanev@bmstu.ru

• РИНЦ SPIN: 8834-8703; AuthorID: 906126
  
• Orchid: 0000-0002-0678-7700
  
• Web of Science: HTO-5362-2023
  
• Scopus: 57218973528; 57217152845
  

Конференции

• Internet Technologies and Applications (ITA) 2017, Glyndwr, United Kingdom
• Forest Inventory Using Deep Learning Models for LiDAR Data INTERNATIONAL CONGRESS OF RESEARCH AND INNOVATION CI3-2022, Equador
• Про ML в приложениях и задачах научной среды в физике VK Fest 2024, Moscow

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. РИНЦ

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 ВАК

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 SCOPUS

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

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 SCOPUS

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

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 SCOPUS

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 SCOPUS

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 SCOPUS

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. SCOPUS

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. SCOPUS

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. (ВАК)

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. РИНЦ

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. РИНЦ

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, 2023. С. 8-10. РИНЦ

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. (Белый список CiteScore Q3, SJR Q4)

30. Kanev, A.I., Tarasov, A.V., Shikhov, A.N. et al. Identification of Logged and Windthrow Areas from Sentinel-2 Satellite Images Using the U-Net Convolutional Neural Network and Factors Affecting Its Accuracy. Cosmic Research 61 (Suppl 1), S152–S162 (2023). https://doi.org/10.1134/S0010952523700569 (Белый список CiteScore Q4, SJR Q4) 

31. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ КОМПОНЕНТОВ КЛИЕНТ-СЕРВЕРНОЙ АРХИТЕКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННОГО СИСТЕМЫ. Горячкин Б.С., Канев А.И., Погосян С.Л. Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2024. № 4-2. С. 44-51. ВАК

32. CREATING THREE-DIMENSIONAL MODELS USING LIDAR DATA CLASSIFICATION. Ovchinnikov D.A., Kovalenko A.V., Smyslov D.O., Kanev A.I. В сборнике: 6th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE). IEEE, 2024. SCOPUS

33. Speech Enhancement and Denoising Audio for Hard-of-Hearing People in Universities. Kanev, A., Shapovalova, V. Proceedings of the 2024 6th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering, REEPE 2024, 2024. SCOPUS

34. The search for anomalies in network traffic. Kanev, A., Kalinnikov, D., Panov, G., Rumak, D. Proceedings of the 2024 6th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering, REEPE 2024, 2024. SCOPUS

35. Building an Application Architecture Using the FSD Concept. Alekhin, S.S., Kanev, A.I., Danilov, D.S. Proceedings of the 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElCon 2024, 2024, pp. 96–99. SCOPUS

36. Using Neural Networks and Machine Learning Methods to Detect Clearcut Regions in SENTINEL-2 Satellite Imagery. Kanev, A.I., Yurova, E.O., Ponomareva, M.O., Emelyanova, T.I. Proceedings of the 2024 Conference of Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElCon 2024, 2024, pp. 180–184. SCOPUS

37. ИССЛЕДОВАНИЕ ВАРИАНТОВ ХРАНЕНИЯ ДАННЫХ СПЕКТРОСКОПИИ КУБИТОВ. Воронцова А.В., Коновалов М.В., Баркалова И.В., Кузьмин Р.А., Канев А.И. В сборнике: Искусственный интеллект в автоматизированных системах управления и обработки данных. Сборник статей II Всероссийской научной конференции. В 5-ти томах. Москва, 2024. С. 326-330. РИНЦ

38. СРАВНЕНИЕ ЯЗЫКОВ GOLANG И PYTHON В КОНТЕКСТЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ HTTP ФРЕЙМВОРКОВ. Торжков М.С., Канев А.И. Тенденции развития науки и образования. 2024. № 108-12. С. 134-141. РИНЦ

39. СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА РАЗЛИЧНЫХ АРХИТЕКТУР СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ НАРУШЕНИЙ ЛЕСНОГО ПОКРОВА ПО РАЗНОВРЕМЕННЫМ СПУТНИКОВЫМ СНИМКАМ. Подопригорова Н.С., Тарасов А.В., Шихов А.Н., Канев А.И. Исследование Земли из космоса. 2024. № 3. С. 3-15. РИНЦ