Карасева Татьяна Сергеевна

Старший преподаватель кафедры «Бизнес-информатика и моделирование бизнес-процессов»
Телефон: +7 (391) 291-29-68
Адрес: г. Красноярск, ул. Ак. Киренского, 26а, ауд. Д 3-27
Е-mail: TKaraseva@sfu-kras.ru

Стаж работы:

5 лет / 5 лет

Образование

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, «Системный анализ и управление», бакалавр, 2017 г.
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, «Системный анализ и управление», магистр, 2017 г.
Южный федеральный университет, профессиональная переподготовка «Прикладная информатика», 2019 г

Преподаваемые дисциплины

SQL-базы данных
Моделирование бизнес-процессов
Оптимизация бизнес-процессов
Системы искусственного интеллекта
Системы поддержки принятия решений
Системы управления бизнес-процессами
Цифровая трансформация бизнес-процессов

Научные направления, профессиональные интересы

•   Математическое моделирование
•   Моделирование бизнес-процессов
•   Эволюционные алгоритмы

Награды

2021г. – Победитель регионального смотр-конкурса молодежных IT-проектов Soft-Парад.
2021г. – Победитель отбора в Молодежный кадровый резерв Красноярского края.
2022г. – Член Совета молодых ученых и специалистов при Губернаторе Красноярского края.
2022г. – Лауреат Государственной премии Красноярского края в сфере профессионального образования

Повышение квалификации

2024

«Навыки разрешения конфликта», НОЦ ИНО СФУ, г. Красноярск.

2023

«Планирование и реализация учебных занятий с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий», НОЦ ИНО СФУ, г. Красноярск.
«Внутренняя независимая оценка качества образования», НОЦ ИНО СФУ, г. Красноярск.
«Инклюзивное образование в вузе. Модуль 1. Основы инклюзивного образования: от теории к практике», НОЦ ИНО СФУ, г. Красноярск.

2022

«Цифровые информационные ресурсы Научной библиотеки СФУ», НОЦ ИНО СФУ, г. Красноярск.
«Облачные технологии в образовательной и научной деятельности», НОЦ ИНО СФУ.

2021

«Зимняя школа для преподавателей», АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка».
«Построение скоринговых моделей с использованием методов машинного обучения», Центр бизнес-образования ИУБП СФУ совместно с Международной информационной группой «ИНТЕРФАКС».
«Реализация образовательных программ с применением электронного обучения и дистанционных образовательных технологий», НОЦ ИНО СФУ, г. Красноярск.
«Цифровой профессионал. Использование современных инструментов при реализации обучения в цифровой среде. Модуль 2», НОЦ ИНО СФУ, г. Красноярск.1

Значимые публикации

1. Hybrid Evolutionary Approach to Decision Trees Ensembles Design/ Mitrofanov S.A., Karaseva T.S.//Hybrid Methods of Modeling and Optimization in Complex Systems, vol 1. European Proceedings of Computers and Technology European Publisher, 2023 – pp. 111-116. (SCOPUS)

2.Hybridization of Machine Learning Models and Differential Evolution in Data Mining/ Karaseva T.S.//Hybrid Methods of Modeling and Optimization in Complex Systems, vol 1. European Proceedings of Computers and Technology European Publisher, 2023 – pp. 55-60. (SCOPUS)

3. Identification of Differential Equations Systems With Various Input/ Karaseva T.S.//Hybrid Methods of Modeling and Optimization in Complex Systems, vol 1. European Proceedings of Computers and Technology European Publisher, 2023 – pp. 152-159. (SCOPUS)

4. Идентификация динамических процессов в виде дифференциальных уравнений и их систем с помощью эволюционных подходов / Т. С. Карасева, Е. С. Семенкин // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия «Приборостроение». – 2023. – №3. – С. 84-98. (ВАК)

5. Evolutionary Approaches to the Identification of Dynamic Processes in the Form of Differential Equations and Their Systems / Semenkin E., Karaseva T. / Algorithms 2022, 15(10), 351, 2022, https://doi.org/10.3390/a15100351 (Web of Science, Scopus Q2).
3.   О применении эволюционных алгоритмов для идентификации динамических процессов в экономике / Семенкин Е.С., Карасева Т.С. / Журнал «Системы управления и информационные технологии», №1(87), 2022. – С. 24-29.
7.   On the Automatic Identification of Differential Equations using a Hybrid Evolutionary Approach / Semenkin E., Karaseva T. / Proceedings of the2021 International Conference on Information Technologies (InfoTech), 2021, pp. 1-6, doi: 10.1109/InfoTech52438.2021.9548643.
8.   Hybrid approach to the dynamic systems identification based on the self-configuring genetic programming algorithm and the differential evolution method / Karaseva T., Semenkina O. / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall, 2021. С. 12076.
9.   Detecting anomalies in fibre systems using 3-dimensional image data / Dresvyanskiy D., Karaseva T., Makogin V., Mitrofanov S., Redenbach C., Spodarev E. / Statistics and Computing, 2020, P. 1-21, https://doi.org/10.1007/s11222-020-09921-1
10.   Automatic differential equations identification by self-configuring genetic programming algorithm / Karaseva T. / IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 734, Number 1, 2020, 012093doi:10.1088/1757-899X/734/1/012093