Лаборатория №11 зрительных систем, ФИЦ ИУ РАН
Аль-Казир Нафее Башар
Аль-Казир Нафее Башар — окончил аспирантуру факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ. Занимается исследованиями в области компьютерного зрения и машинного обучения, с фокусом на решении обратных задач (inverse problems).
Разрабатывает методы на стыке классической оптимизации и нейросетевых подходов. Руководит студенческими проектами и помогает выстраивать исследовательскую работу — от постановки задачи до реализации и анализа результатов.
Разрабатывает методы на стыке классической оптимизации и нейросетевых подходов. Руководит студенческими проектами и помогает выстраивать исследовательскую работу — от постановки задачи до реализации и анализа результатов.
Научная группа занимается задачами компьютерного зрения и машинного обучения с фокусом на обратные задачи обработки изображений. Основные направления включают восстановление и предкомпенсацию изображений, разработку оптимизационных методов и их интеграцию с нейросетевыми моделями.
В группе ведутся как теоретические, так и прикладные исследования, ориентированные на реальные задачи. В работу активно вовлечены студенты, которые участвуют в исследовательских проектах и подготовке научных публикаций.
В группе ведутся как теоретические, так и прикладные исследования, ориентированные на реальные задачи. В работу активно вовлечены студенты, которые участвуют в исследовательских проектах и подготовке научных публикаций.
Направления исследований
- Обратные задачи (inverse problems) в компьютерном зрении
- Восстановление и реконструкция изображений
- Вариационные методы и регуляризация (TV, L2 и др.)
- Численные методы оптимизации (HQS, ADMM и др.)
- Нейросетевые архитектуры для inverse problems
- Deep unfolding и обучаемые оптимизационные алгоритмы
- Физически обусловленные модели (physics-informed methods)
Студентам
Спрос на студентов:
Бакалавриат: 1 – 2 студента
Магистратура: 1 – 2 студента
Бакалавриат: 1 – 2 студента
- Базовые знания машинного обучения и компьютерного зрения
- Опыт чтения и воспроизведения научных статей
- Навыки реализации алгоритмов (PyTorch / Python)
- Готовность к исследовательской работе и оформлению результатов
Магистратура: 1 – 2 студента
- Уверенные знания машинного обучения и оптимизации
- Опыт самостоятельной исследовательской работы
- Умение читать, анализировать и критически оценивать научные статьи
- Опыт реализации и сравнения методов
- Ориентация на публикации уровня A*/Q1
Аль-Казир Нафее Башар
E-mail: nafekzir@gmail.com
Контакт для связи