Руководство и ведущие авторы
Каждый автор Mirexa проходит верификацию профессиональных квалификаций, подписывает редакционный договор и придерживается строгих стандартов нашей редакционной политики.
Dr. Patricia Morgan
PhD по компьютерным наукам, UC Berkeley (2009). Основатель Mirexa. 14 лет в ML-исследованиях. Ранее — старший исследователь в лаборатории BAIR (Berkeley AI Research Lab). Специализация: компьютерное зрение, медицинские приложения ИИ, интерпретируемость моделей.
James Chen
MS, Stanford University. Ex-Google Brain (2013–2021). 11 лет в MLOps и построении продакшн ML-систем. Автор 8 публикаций в IEEE Transactions on Neural Networks. Специализация: масштабируемые ML-пайплайны, model serving, распределённое обучение.
Dr. Yuna Kim
PhD, Stanford CS (2015). Исследователь трансформерных архитектур. Фокус: fine-tuning LLM, применение языковых моделей в enterprise-среде. Консультант трёх стартапов Кремниевой долины, работающих с генеративным ИИ.
Robert Harris
JD, Georgetown Law. Специализация: технологическое право, алгоритмическая подотчётность, AI governance. Консультирует FTC и NIST по вопросам регулирования систем ИИ. Соавтор доклада «Algorithmic Accountability in Federal Procurement» (2024).
Приглашённые эксперты
PhD Carnegie Mellon. Специализация: ансамблевые методы, AutoML, интерпретируемость. Автор курса по ML на практике.
Ex-Tesla AI. 9 лет в CV-разработке. Специализация: детекция объектов, autonomous driving, edge AI deployment.
MIT CSAIL. Исследователь глубокого обучения с подкреплением. Соавтор 3 публикаций NeurIPS по multi-agent RL.
Head of ML, Amplitude Financial. 7 лет применения ИИ в финансовом секторе: риск-моделирование, обнаружение мошенничества.
PhD, University of Colorado Boulder. Исследует применение адаптивного ИИ в образовательных технологиях и персонализации обучения.
AWS ML Specialist (Denver). Архитектор ML-систем в облачной среде. Специализация: SageMaker, Vertex AI, Kubeflow.
Технологический журналист. MIT Science Writing. Ранее — редактор MIT Technology Review и Wired. Специализация: популяризация ИИ.
PhD, University of Michigan. Исследует гибридные нейросимволические подходы и причинный вывод в ML-системах.