AiConf

Окончил механико-математический факультет МГУ им. М.В.Ломоносова. Руководит научной группой Sber AI Research в Сбере и является научным консультантом в Институте искусственного интеллекта AIRI, победитель рейтинга Forbes «30 до 30». Руководит разработкой моделей генерации изображений и видео по тексту Kandinsky и Kandinsky Video и является одним из разработчиков модели GigaChat. В 2021 командой Дениса были обучены первые в России фундаментальные русскоязычные трансформерные модели генерации изображений по тексту ruDALL-E (Malevich и Kandinsky 1.0), после этого первые диффузионные модели генерации изображений по тексту Kandinsky 2.X, 3.X и модели генерации видео по тексту Kandinsky Video 1.X. Под его руководством в Sber AI была создана модель Digital Пётр, активно использующаяся историками для распознавания рукописей Петра I, а в AIRI были проведены первые в РФ эксперименты по созданию мультимодальных моделей (RUDOLPH, OmniFusion). Текущие исследования и интересы Дениса, помимо компьютерного зрения и мультимодального обучения, включают в том числе строго математические вопросы, касающиеся статистического оценивания f-дивергенций и кластеризации на основе этих оценок (в частности, решения задачи поиска неоднородностей в волокнистых материалах). Автор большого количества научных публикаций (google scholar): это публикации в журналах ВАК, WoS, Scopus уровня Q1 и Q2, доклады на высокорейтинговых (A* и A) конференциях по искусственному интеллекту (с последующей публикацией материалов). Активно преподает: ведет семинары по теории вероятностей и математической статистике у 2-3 курсов химического факультета МГУ и является старшим преподавателем Академии искусственного интеллекта.