Перейти к основному содержимому
Донецкий
государственный
университет
Ермоленко Татьяна Владимировна

Ермоленко Татьяна Владимировна

Должность: Профессор кафедры компьютерных технологий
Условия привлечения: Основное место работы (штатный научно-педагогический работник)
Кафедра компьютерных технологий

Уровень образования:

Высшее образование — специалитет, Донецкий государственный университет, 1993 г., специальность «Математика», квалификация «Математик»

Учёная степень:

Кандидат технических наук

Учёное звание:

Доцент по научной специальности 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации

Сведения о повышении квалификации (последние 3 года):

  • Удостоверение о повышении квалификации по программе «Безопасность жизнедеятельности» № 932420242458, рег. ном. 0738/24, 144 ч., ФГБОУ ВО «Донецкий государственный университет», 04.06.2023 (БЖД)
  • Удостоверение о повышении квалификации по программе «Нейронные сети и deep learning» № ПК МГУ 049813, рег. ном. 10224а9066, 48 ч., ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова», 30.06.2024 (ППД)
  • Удостоверение о повышении квалификации по программе «Азбука педагогического мастерства» № ПК 298517, рег. ном. 87476, 36 ч., ФГБОУ ВО «Казанский национальный исследовательский технологический университет», 30.06.2025 (ПВШ)
  • Удостоверение о повышении квалификации по программе «Анализ данных и машинное обучение» № ПК МГУ 060350, рег. ном. 10225а9059, 180 ч., ФГБОУ ВО «Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова», 16.10.2025 (ППД)

Стаж работы по специальности, лет:

18

Учебная нагрузка по образовательным программам, час.:

Основные научные публикации (до 10):

  1. Ермоленко Т. В. Использование сегментации речевого сигнала для построения комплексной модели диктора в системе идентификации говорящего / Т. В. Ермоленко, Н. С. Клименко // Труды СПИИРАН. 2013. № 3 (26). С. 332–348.
  2. Ермоленко Т. В. Типовая архитектура системы реферирования звучащей речи // Речевые технологии. 2014. № 1–2. С. 75–83.
  3. Пикалёв Я. С. Технология повышения робастности акустической модели в задаче распознавания речи / Я. С. Пикалёв, Т. В. Ермоленко // Известия ЮФУ. Технические науки. 2019. № 7 (209). С. 45–56.
  4. Ермоленко Т. В. Классификация ошибок в тексте на основе глубокого обучения // Проблемы искусственного интеллекта. 2019. № 3 (14). С. 47–57.
  5. Ермоленко Т. В. Анализ эффективности архитектур глубоких нейросетей для классификации изображений товаров / Т. В. Ермоленко, И. Е. Самородский // Проблемы искусственного интеллекта. 2022. № 1 (24). С. 54–64.
  6. Ермоленко Т. В. Разработка алгоритмов и языковых моделей для мультиязычной системы автоматического аннотирования текстов разных жанров / Т. В. Ермоленко, В. И. Бондаренко, Я. С. Пикалёв // Вестник Донецкого национального университета. Серия Г: Технические науки. 2023. № 2. С. 22–42.
  7. Pikalyov Ya. Chapter Five. On the Issue of Continuous Speech Recognition / Ya. Pikalyov, T. Yermolenko // Integral Robot Technologies and Speech Behavior. 2024. P. 155–180.
  8. Чернядьев И. В. Улучшение изображений с применением глубокого обучения: анализ и перспективные разработки / И. В. Чернядьев, Т. В. Ермоленко // Проблемы искусственного интеллекта. 2025. № 4 (39). С. 254–265. DOI: 10.24412/2413-7383-2025-4-39-254-265.
  9. Generation of Synthetic Images to Expand Datasets for Computer Vision Systems Used on Robotic Conveyors / V. Bondarenko, T. Yermolenko, A. Grabarchuk, E. Moroz // Interactive Collaborative Robotics. ICR 2025 / eds. A. Ronzhin, X.-T. Truong, R. Meshcheryakov. Cham : Springer, 2026. (Lecture Notes in Computer Science ; vol. 16304). DOI: 10.1007/978-3-032-11903-2_30.
  10. Ермоленко Т. В. Модели глубокого обучения в задачах перекрестной геолокализации, учитывающих контекстную информацию / Т. В. Ермоленко, В. И. Бондаренко // Программная инженерия. 2026. Т. 17, № 1. С. 14–23. DOI: 10.17587/prin.17.14-23. EDN: XRHJAY.

Основные учебно-методические публикации (до 10):

  1. Инженерия знаний: учебное пособие / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2017. — 123 с.
  2. Методы извлечения и представления знаний: учебно-методическое пособие / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2017. — 114 с.
  3. Современные технологии интеллектуальных систем: учебное пособие / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2017. — 165 с.
  4. Методы машинного обучения: учебное пособие / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2017. — 179 с.
  5. Введение в машинное обучение: учебное-методическое пособие / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2017. — 91 с.
  6. Технологии автоматического распознавания речи: учебное пособие / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2017. — 91 с.
  7. Параметризация и распознавание речевых сигналов: учебно-методическое пособие / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2017. — 87 с.
  8. Лабораторные работы по распознаванию речи: учебно-методическое пособие по дисциплине «Распознавание речи» (для студентов направления подготовки 09.04.01 Информатика и вычислительная техника) / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2018. — 88 с.
  9. Логика высказываний и предикатов первого порядка: практикум по дисциплине «Математическая логика» (для студентов направления подготовки 09.03.01 Информатика и вычислительная техника) / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2018. — 87 с.
  10. Современные технологии построения систем автоматического распознавания слитной речи: учебно-методическое пособие / Т.В. Ермоленко. — Донецк : ГОУ ВПО «ДонНУ», 2019. — 176 с.

Ресурсы для студентов:

Страница ВКонтакте: https://vk.ru/yermolenkot