Салимов Борис Гудратович

Преподаватель

Образование и карьера

2004-2009 — Российский государственный технологический университет имени К.Э. Циолковского, г. Москва. Информационные системы и технологии, Автоматизированные системы обработки информации и управления, инженер.

2009-2011 — Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", г.  Москва. Бизнес-информатики/Управление разработкой программного обеспечения, магистр бизнес-информатики.

2017-2021 — Институт динамики систем и теории управления Сибирского отделения Российской академии наук, г. Иркутск. Аспирантура, Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ, преподаватель-исследователь.

2007-2010 — ЗАО НПК "Аит-холдинг", г. Москва. Информационные технологии, системная интеграция, интернет, разработчик .Net.

2010 – 2014 — ООО СДК Гарант, г. Москва. Финансовый сектор, разработчик.

2014 - по настоящее время — Институт Солнечно-Земной Физики СО РАН, г. Иркутск, ведущий инженер-программист.

2023 - по настоящее время — преподаватель кафедры алгебраических и информационных систем ИМИТ Иркутского государственного университета.

Публикации

1. Салимов Б.Г., Бернгардт О.И., Хмельнов А.Е., Ратовский К.Г., Кусонский О.А. ПРИМЕНЕНИЕ СВЕРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КРИТИЧЕСКОЙ ЧАСТОТЫ FOF2 Солнечно-земная физика. 2023. Т. 9. № 1. С. 60-72. https://naukaru.ru/en/nauka/article/51423/view
2. THE ANALYSIS OF CURRENT NEURAL NETWORK CONFIGURATION USED TO PREDICT THE CRITICAL FREQUENCY FOF2 OF THE IONOSPHERE Salimov B., Berngardt O., Hmelnov A. В сборнике: CEUR Workshop Proceedings. 3. Сер. "DLC 2019 - Proceedings of the 3rd International Workshop on Data Life Cycle in Physics" 2019. С. 100-105. https://ceur-ws.org/Vol-2406/paper12.pdf
3. Б.Г. Салимов, А.Е. Хмельнов. ПРЕДСКАЗАНИЕ КРИТИЧЕСКОЙ ЧАСТОТЫ ИОНОСФЕРЫ FOF2 С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ РЕКУРРЕНТНОЙ LSTM СЕТИ Труды конференции Ляпуновские чтения 2020, С. 60-61 http://idstu.irk.ru/ru/system/files/lyap_20.pdf
4. Б.Г. Салимов, А.Е. Хмельнов. СРАВНЕНИЕ РАЗЛИЧНЫХ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ КРИТИЧЕСКОЙ ЧАСТОТЫ FOF2 Труды конференции Ляпуновские чтения 2019, С. 60-61 http://idstu.irk.ru/ru/system/files/lyap_19_1.pdf

Преподаваемые дисциплины

•  "Анализ данных научных исследований и машинное обучение"
• "Автоматизация и обработка данных в естественно-научных экспериментах"