Шалилех Соруш Ахмад
- Научный сотрудник:Центр языка и мозга
- Заведующий лабораторией:Научно-учебная лаборатория методов искусственного интеллекта для когнитивных наук
- Начал работать в НИУ ВШЭ в 2018 году.
Полномочия / обязанности
- Математическая постановка заданной исследовательской задачи
- Оптимизация сформулированной задачи
- Реализация сформулированной задачи и разработанного алгоритма
- Тонкая настройка и внедрение существующих методов машинного обучения/науки о данных в различных проектах.
- Написание научных работ
Образование, учёные степени
- 2021Кандидат технических наук: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
- 2017
Магистратура: Исламский университет Азад, специальность «Инженер - электрик», квалификация «Магистр»
Достижения и поощрения
Надбавка за публикацию в журнале из Списка А (и приравненном к нему научном издании) (2023-2024)
Публикации19
- Глава книги Shalileh S., Mirkin B. Community Detection in Feature-Rich Networks Using Gradient Descent Approach, in: Complex Networks & Their Applications XII: Proceedings of The Twelfth International Conference on Complex Networks and their Applications: COMPLEX NETWORKS 2023, Volume 2. Springer, 2024. doi Ch. 15. P. 185-196. doi
- Статья Shalileh S. An Effective Partitional Crisp Clustering Method Using Gradient Descent Approach // Mathematics. 2023. Vol. 11. No. 12. Article 2617. doi
- Глава книги Shalileh S. Classification Using Marginalized Maximum Likelihood Estimation and Black-Box Variational Inference, in: Data Analysis and Optimization. In Honor of Boris Mirkin's 80th Birthday / Ed. by B. Goldengorin, S. Kuznetsov. Springer, 2023. doi P. 349-361. doi
- Статья Shalileh S., Ignatov D. I., Lopukhina A., Dragoy O. Identifying dyslexia in school pupils from eye movement and demographic data using artificial intelligence // Plos One. 2023. Vol. 18. No. 11. P. . doi
- Статья Грачева М. А., Шалилех С. А. Диагностика дислексии с использованием методов искусственного интеллекта по данным движений глаз: обзор // Клиническая и специальная психология. 2023. Т. 12. № 3. С. 1-29. doi
- Статья Шалилех С. А., Копцева А. О., Шишковская Т. И., Худякова М. В., Драгой О. В. Диагностика тяжести симптомов депрессии при помощи объяснимого искусственного интеллекта // Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика). 2023. Т. 514. № 2. С. 242-249. doi
- Статья Mirkin B., Shalileh S. Community Detection in Feature-Rich Networks Using Data Recovery Approach // Journal of Classification. 2022. Vol. 39. P. 432-462. doi
- Статья Shalileh S., Mirkin B. Community Partitioning over Feature-Rich Networks Using an Extended K-Means Method // Entropy. 2022. Vol. 24. No. 5. Article 626. doi
- Глава книги Shalileh S., Mirkin B. A Method for Community Detection in Networks with Mixed Scale Features at Its Nodes, in: Complex Networks & Their Applications IX. Volume 1: Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020. Springer, 2021. P. 3-14. doi
- Глава книги Shalileh S., Mirkin B. An Extension of K-Means for Least-Squares Community Detection in Feature-Rich Networks, in: COMPLEX NETWORKS 2021: Complex Networks & Their Applications X.. Springer, 2021. P. 285-296. doi (в печати)
- Глава книги Shalileh S., Mirkin B. Detecting Communities in Feature-Rich Networks with a K-Means Method, in: Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2021. Springer, 2021. P. 539-547. doi (в печати)
- Глава книги Shalileh S. Improving Maximum Likelihood Estimation Using Marginalization and Black-Box Variational Inference, in: Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2021. Springer, 2021. P. 204-212. doi (в печати)
- Статья Shalileh S., Mirkin B. Least-squares community extraction in feature-rich networks using similarity data // Plos One. 2021. Vol. 16. No. 7. Article 0254377. doi
- Статья Shalileh S., Mirkin B. Summable and nonsummable data‐driven models for community detection in feature‐rich networks // Social Network Analysis and Mining. 2021. Vol. 11. No. 1. P. 1-23. doi
- Глава книги Shalileh S., Mirkin B. A Data Recovery Method for Community Detection in Feature-Rich Networks, in: 2020 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM). Association for Computing Machinery (ACM), 2020. doi P. 99-104. doi
- Глава книги Shalileh S., Mirkin B. A One-by-One Method for Community Detection in Attributed Networks, in: Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2020/ 21st International Conference, Guimaraes, Portugal, November 4–6, 2020, Proceedings, Part II Vol. 12490: Lecture Notes in Computer Science. Cham : Springer, 2020. P. 413-422. doi
- Глава книги Shalileh S., Mirkin B. Detection of an unspecified number of communities in feature-rich networks, in: Proceedings of MARAMI 2020 - Modèles & Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques & Informatiques - The 11th Conference on Network Modeling and Analysis(Vol-2750) Vol. Vol-2750: Modèles & Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques & Informatiques - Network Modeling and Analysis 2020. CEUR-WS.org, 2020. P. 1-12.
- Глава книги Shalileh S., Shahdi S. O. Crowd scenes analysis using multiple sliding windows classifiers and Histogram of Oriented Gradient, in: 2017 10th Iranian Conference on Machine Vision and Image Processing (MVIP). IEEE, 2017. doi P. 31-38. doi
Опыт работы
Ноябрь 2019 - настоящее время НИУ ВШЭ-ЛАМБДА: Научный сотрудник
Январь 2018 - декабрь 2020 НИУ ВШЭ: Преподаватель
Июнь 2017 - Ноябрь 2019 Natimatica Ltd .: Инженер по машинному обучению и компьютерному зрению
Февраль 2015 г. - сентябрь 2016 г. Внештатный инженер по контролю
Сентябрь 2011 - Сентябрь 2015 TMB-co: Технический менеджер по исследованиям и разработкам (НИОКР) в области проектирования и производства
Сентябрь 2013 г. - декабрь 2014 г. Исламский университет Казвина Азад в Иране: учитель
Семинар "Predicting Aphasia Type and Severity Using Machine Learning"
19 июня в Научно-учебной лаборатории Методов искусственного интеллекта для когнитивных наук прошёл научный семинар на тему "Predicting Aphasia Type and Severity Using Machine Learning"
Семинар "Artificial intelligence to identify depression from audio information"
29 мая в Научно-учебной лаборатории Методов искусственного интеллекта для когнитивных наук прошёл научный семинар на тему "Artificial intelligence to identify depression from audio information"
Пространство для сотрудничества
Научные семинары НУЛ методов искусственного интеллекта для когнитивных наук открываются в Вышке
4ᵗʰ International Webinar on AI ML, Data Science and Robotics
Заведующий лабораторией, Шалилех Соруш, принял участие в «4-ом Международном Вебинаре по Искусственному Интеллекту, Машинному Обучению, Науке о Данных и Робототехнике»
Участие в семинаре "SCILA и Харибда"
12 декабря заведующий нашей лаборатории, доктор Шалилех Соруш, был приглашён принять участие в семинаре "SCILA и Харибда" Лаборатории Социальной и когнитивной информатики.
18-20 сентября в Центре языка и мозга НИУ ВШЭ прошла Летняя нейролингвистическая школа
18-20 сентября в Центре языка и мозга НИУ ВШЭ прошла Летняя нейролингвистическая школа, посвящённая айтрекингу – методу отслеживания движений глаз человека, который применяется как в фундаментальных исследованиях, так и за пределами научных лабораторий.
В Вышке прошла 10-я летняя нейролингвистическая школа “Eye-tracking in the Lab and Beyond”
В этом году в школе приняли участие более 100 человек со всей России и из-за рубежа. Это уже 10-я летняя нейролингвистическая школа “Eye-tracking in the Lab and Beyond”, ежегодно проводимая Центром языка и мозга ВШЭ. Ведущие специалисты рассказали о передовых разработках и исследованиях в области видеоокулографии.
Конференция ThermoEntropy-eCon2023
Руководитель лаборатории Шалилех Соруш выступил с докладом на конференции
В Центре ИИ НИУ ВШЭ создали алгоритм для диагностики дислексии у детей
Об уникальном открытии ученых из Центра ИИ НИУ ВШЭ рассказали на НТВ в программе «Чудо техники»
Искусственный интеллект помогает обнаружить дислексию по движениям глаз
Нарушение способности к усвоению чтения – дислексия – относится к распространенным трудностям обучения, от которой страдает от 5% до 20% детей во всем мире. При этом осведомленность о дислексии в образовательных учреждениях и среди родителей школьников часто достаточно ограниченна, что приводит к поздней диагностике и коррекции этого нарушения (или вовсе к их отсутствию). Задачей исследования Центра языка и мозга НИУ ВШЭ в рамках программы Центра ИИ стала разработка метода раннего обнаружения дислексии по записи движений глаз ребенка во время чтения.