Замятин Александр Владимирович, 1978 г. рождения в 1995 г. поступил в Томский политехнический университет (ТПУ) на факультет Автоматики и вычислительной техники по направлению «Автоматизация и управление». В 1999 г. защитил выпускную квалификационную работу на соискание степени бакалавра, а в 2001 г. – защитил магистерскую диссертацию и получил степень магистра техники и технологии по тому же направлению. В декабре 2002 г. поступил в очную аспирантуру ТПУ по специальности 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей, которую окончил досрочно в связи с защитой кандидатской диссертации. В должности доцента кафедры вычислительной техники (по совместительству) продолжал осуществлять образовательную и научно-исследовательскую деятельность, в 2010 г. – присвоено звание доцента по кафедре, в  2011 г. – удостоен медали Российской академии наук для молодых ученых, а в 2013 году – защитил в диссертационном совете при Московском институте электронной техники диссертацию на соискание ученой степени доктора технических наук. В 2014 году избран по конкурсу на должность профессора кафедры прикладной информатики Томского государственного университета. В 2016 году избран заведующим кафедрой Теоретических основ информатики факультета информатики ТГУ. С января 2019 года назначен и.о. директора Института прикладной математики и компьютерных наук.

Замятин А.В. прошел обучение и получил звание преподавателя высшей школы IGIP International Engineering Educator “ING-PAED IGIP”, № RUS-255, активно участвует в научно-исследовательской работе, участник НИР в качестве руководителя (гранты РФФИ №№ 11-07-00027, 03-07-06024, 14-07-00127, ГК №14.515.11.0047 по заданию Минобрнауки РФ) и ответственного исполнителя (гранты РФФИ №№ 00-07-90124, 03-07-90124, 06-05-78056). Ответственный исполнитель работ от ТГУ по мегапроекту «Создание отечественного высокотехнологичного программно-инструментального комплекса для реализации систем управления технологическими процессами на базе свободного программного обеспечения», выполняемому совместно АО «ЭлеСи» и ТГУ. По результатам  научной деятельности опубликовано более 70 научных трудов, включая 2 монографии. Замятин А.В. - разработчик и руководитель магистерской образовательной программы «Интеллектуальный анализ данных и биоинформатика».

Профессорско-преподавательский состав
Кафедры теоретических основ информатики
.
Контактные данные сотрудников кафедры теоретических основ информатики
.

Направления научных исследований кафедры ТОИ (для выбора тем курсовых и дипломных работ)

 

НАПРАВЛЕНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТОК КАФЕДРЫ

Индустрия 4.0

ПРОЕКТЫ:

• Проект «Создание отечественного высокотехнологичного программно-инструментального комплекса для реализации систем управления технологическими процессами на базе свободного программного обеспечения» с АО «ЭлеСи» по постановлению Правительства РФ №218.
• Проект «Научно-методические основы построения программно-аппаратных систем многомерной визуализации для решения задач мониторинга и управления инфраструктурными объектами» (государственное задание «Наука» № 2.4218.2017/ПЧ).

16.01.2017 — 31.12.2019 

Интерактивная среда многомерной визуализации для решения задач мониторинга и управления инфраструктурными объектами //Госзадание Минобрнауки России 

30.05.2018 — 31.12.2019 
Информационно-программный комплекс ранней диагностики заболеваний с использованием технологий интеллектуального анализа и хранилищ данных Государственная поддержка ведущих университетов Российской Федерации в целях повышения их конкурентной способности среди ведущих мировых научно-образовательных центров (5-100) 
30.05.2018 — 31.12.2019 
Адаптивные алгоритмы машинного обучения с контролируемой точностью в управлении технологическими процессами Государственная поддержка ведущих университетов Российской Федерации в целях повышения их конкурентной способности среди ведущих мировых научно-образовательных центров (5-100) 

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ:

• Gavrin, Damir Murzagulov, Alexander Zamyatin. Detection of Change Point in Process Signals by Cascade Classification. // IEEE International Russian Automation Conference 2018]. DOI: 10.1109/RUSAUTOCON.2018.8501677. ISBN: 978-1-5386-4938-1
• Murzagulov, Alexander V. Zyamatin, Pavel M. Ostrast. Аpproach to Detection of Anomalies of Process Signals Using Classification and Wavelet Transforms. // IEEE International Russian Automation Conference 2018 ]. DOI: 10.1109/RUSAUTOCON.2018.8501786. ISBN: 978-1-5386-4938-1
• Д.А. Мурзагулов, А.В. Замятин. Адаптивные алгоритмы машинного обучения в  управлении технологическими процессами // 2018, №8. Автоматизация. Современные технологии. С.354 – 361. ISSN 0869-4931
• Wajdi Alghamdi, Daniel Stamate, Daniel Stahl, Alexander Zamyatin, Robin Murray, Marta Di Forti. A New Machine Learning Framework for Understanding the Link Between Cannabis Use and First-Episode Psychosis // Health Informatics Meets ehealth. G. Schreier and D. Hayn (Eds.). P. 9 - 16, DOI: 10.3233/978-1-61499-858-7-9        •
• Daniel Stamate, Wajdi Alghamdi, Daniel Stahl, Alexander Zamyatin, Robin Murray and Marta di Forti. Can Artificial Neural Networks Predict Psychiatric Conditions Associated with Cannabis Use? // IFIP International Federation for Information Processing 2018. Published by Springer International Publishing AG 2018. All Rights Reserved: AIAI 2018, IFIP AICT 519, pp. 311–322, 2018. Https://doi.org/10.1007/978-3-319-92007-8_27        
• Daniel Stamate, Alexander Zamyatin etc. PIDT: A Novel Decision Tree Algorithm Based on Parameterised Impurities and Statistical Pruning Approaches // IFIP International Federation for Information Processing 2018. Published by Springer International Publishing AG 2018. L. Iliadis et al. (Eds.): AIAI 2018, IFIP AICT 519, pp. 273–284, 2018. Https://doi.org/10.1007/978-3-319-92007-8_24
• В.С. Андрющенко, А. С. Углов, А.В. Замятин. Статистическая классификация иммуносигнатур для задач ранней диагностики заболеваний при значительном сокращении размерности признакового пространства Sovremennye tehnologii v medicine 2018; 10(3): 14–19, https://doi.org/10.17691/stm2018.10.1.0
• Aksenov S.V., Kostin K.A., Ivanova A.V., Liang J., Zamyatin A.V. An ensemble of convolutional neural networks for the use in video endoscopy. Sovremennye tehnologii v medicine 2018; 10(2): 7–19, https://doi.org/10.17691/stm2018.10.2.01 Замятин А.В., Аксёнов С.В., Костин К.А., Иванова А.В., Лианг Дж. Диагностика патологий по данным видео эндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей // Современные технологии в медицине, том 10, №2, 2018. C.7-19.
• Афанасьев А.А., Замятин А.В. Гибридные методы автоматизированной идентификации изменений ландшафтного покрова по данным дистанционного зондирования Земли в условиях шумов // Компьютерная оптика. – 2017. – Т. 41, № 3. – С. 431-440. – DOI: 10.18287/2412-6179-2017-41-3-431-440
• Бойков В.Н., Скворцов А.В. Геоинформационные системы автомобильных дорог //Дороги России XXI века. 2017. № Специальный выпуск № 1. С. 45-52.
• Сарычев Д.С., Скворцов А.В. Автоматизированная технология изысканий в строительном контроле //САПР и ГИС автомобильных дорог. 2016. № 1 (6). С. 20-23.
• Скворцов А.В., Сарычев Д.С. Жизненный цикл проектов автомобильных дорог в контексте информационного моделирования //САПР и ГИС автомобильных дорог. 2015. № 1(4). С. 4-14.
• Скворцов А.В. Модели данных BIM для инфраструктуры //САПР и ГИС автомобильных дорог. 2015. № 1(4). С. 16-23.
• Сарычев Д.С., Скворцов А.В. Элементы моделей автомобильных дорог и уровни проработки как основа требований к информационным технологиям //САПР и ГИС автомобильных дорог. 2015. № 1(4). С. 30-36