Пресс-кит
Михаил Коротеев
Эксперт по машинному обучению, Data-centric AI и этике ИИ. Заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве РФ. Директор Центра цифровой трансформации и искусственного интеллекта. Член национальной комиссии по реализации Кодекса этики ИИ.
На этой странице — всё, что нужно для упоминания, интервью, приглашения на мероприятие или подготовки публикации: биографии разной длины, готовые цитаты, темы выступлений, фото и логотипы. Если чего-то не хватает — напишите, я оперативно пришлю.
Быстрые факты
Сжатая выжимка для журналистов и редакторов.
- ИмяМихаил Викторович Коротеев
- Краткий титрМихаил Коротеев, заведующий кафедрой ИИ Финуниверситета
- Год рождения1989
- ДолжностьЗаведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве РФ (с 2024)
- Доп. ролиДиректор Центра цифровой трансформации и ИИ Финуниверситета (с 2025). Член национальной комиссии по реализации Кодекса этики ИИ (с 2024)
- Учёная степеньКандидат экономических наук (08.00.13), доцент (5.2.2)
- Научные интересыДатацентричный подход к искусственному интеллекту, машинное обучение, ИИ в финансах, этика и регулирование ИИ, проектирование информационных систем, ИТ-образование
- Публикации100+ научных работ, 70+ учебно-методических, 25 РИД, Scopus Q1–Q3
- Известные проектыМагистратура «Инженер машинного обучения» (с Альфа-Банком), «DevOps-инженерия» (первая в России), аккредитация программ в Альянсе ИИ, лаборатория анализа данных
- Учебник«Основы машинного обучения на Python» (бакалавриат)
- НаградыДважды лауреат премии «Лучшие преподаватели», «За вклад в развитие этики искусственного интеллекта»
Биографии
Три версии — выберите под формат.
Короткая (50 слов)
Для подписи под фото, анонсаМихаил Коротеев — заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве РФ. Эксперт по машинному обучению и этике ИИ. Член национальной комиссии по этике ИИ. Автор 100+ научных работ и учебника по машинному обучению на Python.
Средняя (100 слов)
Для пресс-релиза, программы конференцииМихаил Викторович Коротеев — кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой искусственного интеллекта Финансового университета при Правительстве РФ, директор Центра цифровой трансформации и искусственного интеллекта, член национальной комиссии по реализации Кодекса этики ИИ. Автор 100+ научных и 70+ учебно-методических работ, учебника «Основы машинного обучения на Python». Руководил запуском магистратуры «Инженер машинного обучения» (с Альфа-Банком) и первой в России программы «DevOps-инженерия». Дважды лауреат премии «Лучшие преподаватели».
Развёрнутая (200 слов)
Для профильной статьи, интервьюМихаил Викторович Коротеев — эксперт в области прикладного машинного обучения, Data-centric AI и этики искусственного интеллекта. Родился в 1989 году, окончил Волгоградский государственный технический университет (бакалавриат и магистратура), в 2014 году защитил кандидатскую диссертацию по математическим и инструментальным методам экономики. Работал в ВолгГТУ, Институте проблем управления РАН, с 2017 года — в Финансовом университете при Правительстве РФ. Прошёл путь от доцента департамента анализа данных до заместителя декана факультета информационных технологий и анализа больших данных. С 2024 года возглавляет кафедру искусственного интеллекта, с 2025 года — директор Центра цифровой трансформации и ИИ. Член национальной комиссии по реализации Кодекса этики ИИ, участвует в разработке декларации этических принципов применения ИИ в образовании. Автор более 100 научных публикаций и учебника «Основы машинного обучения на Python». Под его руководством запущены магистратура «Инженер машинного обучения» совместно с Альфа-Банком, первая в России программа «DevOps-инженерия», две программы кафедры прошли аккредитацию Альянса ИИ.
Темы выступлений и комментариев
Готов выступить на конференции, дать комментарий или записать интервью по этим темам.
Развитие ИИ
Тренды и последние события в сфере искусственного интеллекта, вектор технологического развития.
Этика и регулирование ИИ
Кодекс этики ИИ, отраслевые приложения, аудит соблюдения, этика ИИ в образовании.
Внедрение ИИ в бизнесе
Прикладные ML-кейсы: успешные и провальные случаи, типичные ошибки при использовании ИИ.
Инженерное образование в эпоху ИИ
Как проектировать программы по ИИ, компетентностные модели, партнёрства с индустрией.
ИИ в образовании
Применение ИИ в учебном процессе, риски, этические рамки, подготовка преподавателей.
Машинное обучение для практиков
Обзор методов, overfitting и обобщение на больших данных, NLP, рекомендательные системы.
Фото и материалы
Разрешено использовать в публикациях с указанием авторства.
