Мухамедиев Равиль Ильгизович

Мухамедиев Равиль Ильгизович

Доктор технических наук

Профессор

Профессор

Институт автоматики и информационных технологий

Кафедра Программной инженерии

Email: r.mukhamediev@satbayev.111

Количество докторантов:
4

Профессиональная биография

C 2018 г -КазНИТУ им. К. Сатпаева, проф. каф. ПИ

2017 г. – Директор ИИТТ КазНИТУ им. К. Сатпаева, проф. каф. КИПИ

2016 -2017 гг.  Professor  of Information System Management Department of Kazakh British Technical University,

2013 г. -   Главный  научный сотрудник Института информационных и вычислительных технологий МОН РК

2012-2015 гг.– заведующий кафедрой ВТПОиТ международного Университета информационных технологий (IITU), профессор

2010-2011 гг. – заведующий кафедрой ИТ международного Университета информационных технологий (IITU), профессор

2007-2010 гг. заведующий кафедрой естественных наук и информационных технологий института информационных систем менеджмента (ИСМА), ассоциированный профессор

С 2006 г. – ассоциированный профессор (ИСМА)

2005-2006 гг. –руководитель отдела информационных проектов (ИСМА)

2001-2004 гг. – доцент (ИСМА)

1996-2000 гг. – заместитель директора по информатике 80 –й Рижской средней школы

1992-1995 гг. – Доцент (Рижский авиационный университет)

1987-1991 гг. – Ассистент (Рижский институт инженеров гражданской авиации (РКИИГА))

1986-1987 гг. – инженер кафедры эксплуатации авиационного радиоэлектронного оборудования РКИИГА

1983-1986 гг. – аспирант (РКИИГА)

Научные проекты

Программирование, искусственный интеллект и интеллектуальные системы (машинное обучение), компьютерное обучение и тестирование, имитационное моделирование асинхронных систем.

Руководство софтверными  и научными проектами, инновационные проекты с применением технологий и алгоритмов искусственного интеллекта.

Текущие проекты: https://geoml.info/

Публикации

Mukhamediev R. I. et al. Review of Some Applications of Unmanned Aerial Vehicles Technology in the Resource-Rich Country //Applied Sciences. – 2021. – Т. 11. – №. 21. – С. 10171. https://doi.org/10.3390/app112110171

Л. Л. Садовская, А. Е. Гуськов, Д.В. Косяков, Р. И. Мухамедиев. Обработка текстов на естественном языке: обзор публикаций//Иcкусственный интеллект и принятие решений.- 3/2021  c. 95-115, DOI 10.14357/20718594210306

Mukhamediev R. I. et al. From Classical Machine Learning to Deep Neural Networks: A Simplified Scientometric Review //Applied Sciences. – 2021. – Т. 11. – №. 12. – С. 5541. https://doi.org/10.3390/app11125541

Yakunin K. et al. KazNewsDataset: Single Country Overall Digital Mass Media Publication Corpus //Data. – 2021. – Т. 6. – №. 3. – С. 31. https://doi.org/10.3390/data6030031

Mukhamediev R. I. et al. Classification of Negative Information on Socially Significant Topics in Mass Media //Symmetry. – 2020. – Т. 12. – №. 12. – С. 1945. https://doi.org/10.3390/sym12121945

R. Muhamedyev, K. Yakunin, YA. Kuchin, A. Symagulov, S. T. Buldybayev ,S. Murzahmetov and A. Abdurazakov. The use of machine learning "black boxes" explanation systems to improve the quality of school education //Cogent Engineering. – 2020. – Т. 7. – №. 3. – С. 1518571  https://doi.org/10.1080/23311916.2020.1769349

Kuchin Y. I., Mukhamediev R. I., Yakunin K. O. One method of generating synthetic data to assess the upper limit of machine learning algorithms performance //Cogent Engineering. – 2020. – Т. 7. – №. 1. – С. 1718821.  https://doi.org/10.1080/23311916.2020.1718821

Kuchin Y. et al. Assessing the Impact of Expert Labelling of Training Data on the Quality of Automatic Classification of Lithological Groups Using Artificial Neural Networks //Applied Computer Systems. – 2020. – Т. 25. – №. 2. – С. 145-152. https://sciendo.com/pdf/10.2478/acss-2020-0016

Р. И. Мухамедиев, Я. И. Кучин, К. О. Якунин, Е. Л. Мухамедиева, С. В. Костарев Предварительные результаты оценки литологических классификаторов для урановых месторождений пластово-инфильтрационного типа //Cloud of Science. – 2020. – Т. 7. – №. 2. – С. 258-272.

R. I. Mukhamediev et al. Multi-Criteria Spatial Decision Making Supportsystem for Renewable Energy Development in Kazakhstan // IEEE Access.-2019.- T. 7.- c. 122275-122288. 10.1109/ACCESS.2019.2937627

Mukhamedyev R. et al. Assessment of the dynamics of publication activity in the field of natural language processing and deep learning //International Conference on Digital Transformation and Global Society. – Springer, Cham, 2019. – С. 130-135.

Muhamedyev R. et al. New bibliometric indicators for prospectivity estimation of research fields //Annals of Library and Information Studies (ALIS). – 2018. – Т. 65. – №. 1. – С. 62-69. http://nopr.niscair.res.in/handle/123456789/44217

Mukhamediev R. I., Aligulyev R. M., Muhamedijeva J. Estimation of Relationship Between Domains of ICT Semantic Network //International Conference on Digital Transformation and Global Society. – Springer, Cham, 2017. – С. 130-135.

Muhamedyev R. et al. Visualization of the Renewable Energy Resources //International Conference on Augmented Reality, Virtual Reality and Computer Graphics. – Springer International Publishing, 2016. – С. 218-227.

Muhamedyev R. Machine learning methods: An overview //CMNT. - 19(6). – 2015. - P. 14-29.

Muhamedyev R. et al. Comparative analysis of classification algorithms //Application of Information and Communication Technologies (AICT), 2015 9th International Conference on. – IEEE, 2015. – P. 96-101.

Muhamediyev R. I., Amirgaliyev Y., Iskakov S. K. Integration of Results from Recognition Algorithms Applied to the Uranium Deposits (Selected Papers from The 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and The 13th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2012)) //Journal of advanced computational intelligence and intelligent informatics. – 2014. – Т. 18. – №. 3. – P. 347-352.

Muhamedyev R. et al. Optimization of medical information systems by using additional factors //Computer Modelling and New Technologies. – 2014. – Т. 18. – №. 1. – С. 100-108.

Amirgaliev E. et al. Recognition of rocks at uranium deposits by using a few methods of machine Learning //Soft Computing in Machine Learning. – Springer International Publishing, 2014. – С. 33-40.

Амиргалиев Е.Н., Искаков С.Х., Кучин Я.В., Мухамедиев Р.И. Интеграция алгоритмов распознавания литологических типов. Журнал "Проблемы информатики",Сибирское отделение РАН, N 4(21) 2013, c. 11-20, ISSN 2073-0667(VINITI)

Амиргалиев Е.Н., Искаков С.Х., Кучин Я.В., Мухамедиев Р.И.  Методы машинного обучения в задачах распознавания пород на урановых месторождениях. //Известия НАН РК , 2013,  №3.  С.82-88.

Потенциальные научные исследования докторантов

Machine Learning, Natural Language processing, Computer Vision, Scientometrics

Образование

2021 – Профессор по специальности «Информатика, вычислительная техника и управление» (Диплом ПР 0000129, Решение Комитета по обеспечению качества в сфере образования и науки МОН РК, приказ № 651 от 10 августа 2021 года)

2017 г.-  Профессор (Решение № 03.03-11-2017 комитета по присвоению степенй и званий в области Естественных наук и Информационных технологий)

2013 г. – Профессор (Решение Nr. 219 комитета по присвоению степеней и званий - Promotion Council “RTU P-07” in Information Technologies, Riga, Latvia)

2006 г. – Ассоциированный профессор (Решение профессорского совета РТУ N 116).

1993 г. – доктор инженерных наук, диплом G-D Nr. 000088 (Латвия) (05.25.05)

1992 г. – доцент, диплом Nr. 003380 (Российская академия наук)

1987 г. – Кандидат технических наук, диплом TH Nr. 098882. Тема: «Автоматизация процессов управления технической эксплуатацией наземного авиационного радиоэлектронного оборудования»

1983-1986 гг. – аспирант. Объекты исследований – применение компьютерных технологий в эксплуатации радиооборудования и повышении надежности, применение технологий баз данных для оценки надежности радиоборудования.

В 1983 г. закончил Рижский институт инженеров гражданской авиации . Факультет авиационного  радиоборудования. Квалификация -  радиоинженер, диплом Nr.365663.

Силлабусы

Оставьте свои данные, чтобы руководитель связался с Вами:

preloader

или Вы можете написать ему на почту, указанную в анкете.