Один из достойных примеров личного человеческого роста, целеустремленности, ума и женского обаяния – Анна Владимировна Коваленко, доктор технических наук, кандидат экономических наук, доцент, профессор РАЕ, заведующий кафедрой анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных технологий и прикладной математики КубГУ.
Анна Владимировна уроженка Краснодара, отличница школы и выпускница КубГУ по специальности «Математик. Системный программист». В 2009 году защитила диссертацию на соискание ученой степени кандидата экономических наук по специальности «Математические и инструментальные методы экономики». В 2011 году получила звание доцента по кафедре прикладной математики. В декабре 2019 года защитила докторскую диссертацию на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (технические науки)». С 2020 года возглавляет кафедру анализа данных и искусственного интеллекта КубГУ.
Имеет сына, а в самом начале года, 7 января, в семье Анны Коваленко пополнение – родился внук.
Сама Анна Владимировна признается – очень рада, что сын остался учиться в России. Это был его собственный выбор, несмотря на предложения о получении иностранного образования. Он выбрал факультет компьютерных технологий и прикладной математики КубГУ, где обучается на специальности «Прикладная информатика». На сегодняшний день он увлечен разработкой систем искусственного интеллекта и программированием. Недавно создал свою первую нейронную сеть по распознаванию свойств «умных» материалов, уже имеет несколько статей ВАК и работает в научных грантах.
Сотрудники анализа данных и искусственного интеллекта КубГУ за последние два года опубликовали более 20 статей в базах данных «Scopus» и «Web of Science», в том числе 6 статей в Q1, более 30 статей ВАК и получили более 40 свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ, а также постоянно публикуют монографии и учебные пособия, входят в сотню лучших ученых КубГУ.
Сама же Анна Коваленко является известным ученым и специалистом в области компьютерного моделирования и искусственного интеллекта. Направления ее научных исследований – это математическое моделирование мембранной электрохимии, включая электроконвекцию, диссоциацию и рекомбинацию молекул воды, анализ вольтамперных характеристик, исследования в запредельных токовых режимах. Является соавтором открытия нового явления «пробой пространственного заряда в электромембранных системах».
В своем время внесла весомый вклад в развитие нейросетевых технологий, методов и моделей машинного обучения и искусственного интеллекта, в том числе при оценке, анализе и прогнозе кредитоспособности, финансово-экономического состояния предприятий, отраслей и регионов РФ.
Занимаясь развитием искусственного интеллекта, кафедра Анны Коваленко имеет возможность разрабатывать и использовать системы ИИ, такие как нейронные сети, нечеткие продукционные системы, гибридные технологии. Это это самый востребованный навык в современных условиях, позволяющий победить в конкурентной борьбе, занимать руководящие высокооплачиваемые лидирующие позиции в IT индустрии и финансовом секторе. На сегодняшний день искусственный интеллект востребован везде, включая крупные государственные корпорации, технологические хабы, игровые индустрии, службы безопасности, банковский сектор и финансово-экономические структуры.
Непосредственно для Краснодарского края кафедрой Анны Коваленко был реализован проект в рамках гранта «Использование методов машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края». Проект был посвящен использованию методов машинного обучения и искусственного интеллекта для теоретического исследования социально-экономического развития городских округов, районов и поселений Краснодарского края, а также теоретическому исследованию фундаментальных закономерностей социально-экономического развития регионов и их связи не только с количественными финансово – экономическими показателями, но и с качественными, что позволило дать адекватную оценку инвестиционной привлекательности и инвестиционного потенциала, как всего Краснодарского края, так и городских округов, районов и поселений его составляющих.