Мельниченко Артем Васильович

Головна » Педагогічний склад » Мельниченко Артем Васильович

Посада:  асистент кафедри

Вчене звання: –

Вчений ступінь: Доктор філософії

E-mail: a.melnychenko.edu@gmail.com 

Мельниченко Артем Васильович закінчив НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського» у 2020 році за спеціальністю «Інженерія програмного забезпечення».

З 2017 року займається професійною розробкою програмного забезпечення, працював у різних компаніях на посадах розробника програмного забезпечення.

У 2020 році вступив до аспірантури. У 2024 році захистив дисертацію на здобуття ступеню доктора філософії на тему “Методи та програмні засоби підвищення швидкодії моделей розпізнавання образів на основі машинного навчання” за спеціальністю 121 “Інженерія програмного забезпечення”.

Загальний стаж роботи складає 9 років.

Навчальна робота

Асистент Мельниченко А.В. останнім часом викладає дисципліни:

  • «Проектування і аналіз обчислювальних алгоритмів»,
  • «Вступ до інтелектуального аналізу даних»,
  • «Об’єктно-орієнтоване програмування».

Керує дипломними роботами бакалаврів. Має наукові праці, разом з ними приймає участь у міжнародних наукових конференціях.

Володіння іноземними мовами

Англійська мова – рівень В2

Підвищення кваліфікації

Наукова діяльність

Мельниченко А.В. є фахівцем з розробки та проєктування програмного забезпечення, розгортання систем в хмарі, інтеграції моделей машинного навчання та ШІ в розподілені системи. 

Мельниченко А.В. був виконавцем  ініціативної науково-дослідної роботи: «Методи і алгоритми оптимізації розпізнавання образів на основі методів машинного навчання» (номер державної реєстрації:  0121U109207

ORCID ID : https://orcid.org/0009-0000-3588-4772

Scopus Author ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=58755093900 

Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=FedM-iUAAAAJ&hl=en

Інша діяльність

Публікації

Має  4 публікації.

Основні публікації

  1. Melnychenko A., Zdor K. (2023). EFFICIENCY OF SUPPLEMENTARY OUTPUTS IN SIAMESE NEURAL NETWORKS. Advanced Information Systems, 7, 3, pp. 49-53 10.20998/2522-9052.2023.3.07 https://doi.org/10.20998/2522-9052.2023.3.07, ISSN: 2522-9052
  2. Zdor K., Shaldenko O., Nedashkivskiy O., Melnychenko A. (2025). Leveraging vivit transformers and foresight pruning for scalable scene change detection on distributed architecture. Connectivity, No. 1(173), pp. 3-8. DOI: 10.31673/2412-9070.2025.017844, https://con.dut.edu.ua/index.php/communication/article/view/2832, ISSN: 2412-9070
  3. Melnychenko A., Shaldenko O. (2023). Evaluation of a snip pruning method for a state-of-the-art face detection model. COMPUTATIONAL PROBLEMS OF ELECTRICAL ENGINEERING, 13, 1, pp. 18-22 10.23939/jcpee2023.01.018 https://doi.org/10.23939/jcpee2023.01.018, ISSN: 2224-0977
  4. А. В. Мельниченко, К. А. Здор (2023). INCORPORATING ATTENTION SCORE TO IMPROVE FORESIGHT PRUNING ON TRANSFORMER MODELS. Visnyk of Zaporizhzhya National University Physical and Mathematical Sciences, , 2, pp. 22-28 10.26661/2786-6254-2023-2-03 https://doi.org/10.26661/2786-6254-2023-2-03, ISSN: 2518-1785, 2413-6549