Томск, Россия
Салиф Канте
Инженер-исследователь — прикладной ИИ и электромагнитная совместимость
Инженер кафедры телевидения и управления ТУСУР. Работаю на стыке прикладного машинного обучения и вычислительной электродинамики, а также создаю веб-платформы, которые делают эти методы доступными для практики.
ПодробнееО себе
Биография
Родился и вырос в Бамако, Мали. С 2017 по 2022 год учился в Тунисе: получил степень бакалавра по информатике, затем магистра по науке о данных и инженерии.
Начинал с языков C и Java, затем перешёл к веб-технологиям и искусственному интеллекту. Во время учёбы прошёл несколько профессиональных стажировок и участвовал в реальных проектах в Тунисе; в 2022–2023 годах преподавал программирование студентам частных университетов Мали.
В конце 2023 года переехал в Томск. Работаю инженером кафедры телевидения и управления ТУСУР в научно-исследовательской лаборатории «Фундаментальных исследований по электромагнитной совместимости», параллельно веду диссертационную работу в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Моя работа находится на стыке прикладного машинного обучения и вычислительной электродинамики: инструменты глубокого обучения для прогнозирования тока антенн, гибридные полуаналитические методы оценки экранирования корпусов и распределённые платформы для электромагнитного моделирования и симуляции.
Должность
Место работы
- Должность
- Инженер — кафедра телевидения и управления
- Университет
- Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР)
- Научная лаборатория
- НИЛ «Фундаментальных исследований по электромагнитной совместимости»
- Диссертационная работа
- Искусственный интеллект и машинное обучение
- Местонахождение
- Томск, Россия
- Электронная почта
- salif.kante.pro@gmail.com
Исследования
Публикации и конференции
Доклады, представленные на российских и международных научных мероприятиях.
- Томск, Россия
Гибридный полуаналитический метод оценки эффективности экранирования корпусов на основе метода эквивалентных схем и модифицированного метода узловых потенциалов
Научная сессия ТУСУР
- Санкт-Петербург, Россия
Гибридный полуаналитический метод анализа эффективности экранирования корпусов, объединяющий эквивалентные схемы и модифицированный метод узловых потенциалов
XIV Конгресс молодых учёных, Университет ИТМО
- Томск, Россия
Распределённая веб-платформа для электромагнитного моделирования и симуляции
Научная сессия ТУСУР
- Санкт-Петербург, Россия
Инструмент на основе глубокого обучения для прогнозирования и визуализации тока дипольной антенны
XIV Конгресс молодых учёных, Университет ИТМО
Препринт в соавторстве
Девятый автор, через исследовательское сообщество IA Mali.
Читать на arXiv(arXiv:2506.02443)Работы
Избранные проекты
Приложения и интерфейсы, созданные во время учёбы, стажировок и преподавания.
Веб-интерфейсы и сайты
HTML · CSS · Bootstrap · JavaScript · jQuery · React
Приложения на Django
Python · Django
Приложения на MERN
MongoDB · Express · React · Node.js
Приложения на Laravel
PHP · Laravel
Машинное обучение и развёртывание моделей
Python · Machine learning · Flask · Streamlit
Навыки
Техническая практика
Технологии, применяемые в исследованиях, преподавании и реализованных проектах.
Языки программирования
- Python
- JavaScript
- PHP
- Java
- C
- C++
- SQL
- HTML
- CSS
Машинное обучение
- TensorFlow
- Deep learning
- Machine learning with Python
- Spark MLlib
Большие данные
- Hadoop
- Hive
- Apache Spark
- Beeline
- Cloud storage clusters
Веб-разработка
- React
- Next.js
- Node.js
- Express
- MongoDB
- Django
- Laravel
- Flask
- Streamlit
- Bootstrap
- jQuery
Облако и инструменты
- AWS
- Git
- Vercel
Методы исследования
- Electromagnetic compatibility
- Equivalent-circuit method
- Modified nodal analysis
- Enclosure shielding analysis
- Antenna current prediction
Сертификаты
Сертификаты, сообщества и языки
Сертификаты
CDOSS
- Big Data Analytics with Hive Query Language and Beeline
- Managing Big Data in a Hadoop Cluster
- Hadoop Cluster Installation and Administration
- Machine Learning with Spark
- Machine Learning with Python
- Deep Learning with Python
Coursera
- Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning
- Analyzing Big Data with SQL
- Managing Big Data in Clusters and Cloud Storage
- AWS Cloud Technical Essentials
Контакты
Связаться со мной
Открыт к научному сотрудничеству и участию в серьёзных технологических проектах.