Мансур Али Махмуд

Степень: Кандидат технических наук

Институт компьютерных технологий и информационной безопасности - Программист

Кафедра систем автоматизированного проектирования им. Виктора Михайловича Курейчика - Старший преподаватель

Таганрог, Энгельса, 1, каб. г-438

E-mail:

Посмотреть почту

Персональная страница:

https://sfedu.ru/s7/person/ru/mansur

Персональная страница на английском:

https://sfedu.ru/s7/person/en/mansur

Мансур Али Махмуд – к.т.н. старший преподаватель кафедры систем автоматизированного проектирования им. В.М. Курейчика Института компьютерных технологий и информационной безопасности (ИКТИБ) Южного федерального университета.

Кандидат технических наук по специальности 1.2.1 «Искусственный интеллект и машинное обучение» (2025). Имеет диплом магистра Донского государственного технического университета по направлению «Информационные системы и технологии».

С 2025 года работает в ЮФУ, совмещая преподавательскую и научно-исследовательскую деятельность. Ведёт занятия по курсам: «Обработка естественного языка», «Современные методы разработки ИИ-решений» (в том числе на английском языке), «Генеративный искусственный интеллект и машинное обучение», «Алгоритмизация и программирование». Автор более 25 научных публикаций, из них 8 – в изданиях из перечня ВАК, 6 – в журналах, индексируемых Scopus и Web of Science. Имеет 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Область научных интересов

Обработка естественного языка (NLP); извлечение ключевых фраз и семантическое представление текста; автоматическое построение онтологий; управление знаниями, их представление и передача; интеллектуальные агенты; генеративный искусственный интеллект; локальные большие языковые модели и их применение в организационных процессах; оптимизационные алгоритмы (генетические, нейросетевые) для задач классификации и управления.

Ключевые научные публикации

1. Mansour, A. Automated Ontology Extraction from Text for Content-Based Web Personalization/ A. Mansour, J. Mohammad, Y. Kravchenko // Lecture Notes in Computer Science. – LNCS. – Vol. 16328. – 2026. – P. 139-151. (Scopus, Q2)

2.   Mansour, A.M., Ahmad, Z. (2026). Machine Learning-Driven Hybrid Optimization Algorithm for PID Domain Constraints Identification in Servo Control Systems: Balancing Efficiency and Safety Through Neural Network Classifier. Lecture Notes in Computer Science, vol 16328. Springer, Cham. (Scopus, Q2)

3. Mansour, A. Harnessing Key Phrases in Constructing a Concept-Based Semantic Representation of Text Using Clustering Techniques / A. Mansour, J. Mohammad, Y. Kravchenko, D. Kravchenko, N. Silega // Lecture Notes in Computer Science. – LNCS. – Vol. 14335. – 2023. – P. 190-201. (Scopus, Q2)

4. Mansour, A. Algorithm for Optimization of Keyword Extraction Based on the Application of a Linguistic Parser / A. Mansour, J. Mohammad, D. Kravchenko, Y. Kravchenko, N. Pavlov // Informatics and Automation. – Vol. 23. – 2024. – no. 2. – P. 467-494. (Scopus, Q4, RSCI)

5. Mansour, A. Text vectorization method based on concept mining using clustering techniques / A. Mansour, J. Mohammad, Y. Kravchenko // VI International Conference on Information Technologies in Engineering Education, Inforino. – IEEE. – 2022. – P. 1-10.

6. Mansour, A. Generating Conceptual Semantic Vectors Based on Key Phrase Extraction Techniques / A. Mansour, J. Mohammad, Y. Kravchenko // 2023 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). – IEEE. – 2023. – P. 374-379.

7. Мансур, А.М. Онтологический подход к формализации знаний при проектировании сверхбольших интегральных схем / В.В. Курейчик, В.И. Данильченко, А.М. Мансур, В.В. Бова // Онтология проектирования. – 2026. – Т. 16. – № 2 (60). – С. 283-299.