Д-р Мухаммад Фаяз – доцент кафедры компьютерных наук Школы гуманитарных и точных наук УЦА. До прихода в УЦА два года был приглашенным преподавателем и учебным ассистентом Университета Малаканда (г. Чакдара, Пакистан). За свою академическую карьеру опубликовал более 40 научных работ в престижных индексируемых научных журналах Web of Science и Scopus. Круг его научных интересов включает в себя задачи комбинаторной оптимизации, машинное обучение, обработку изображений, «интернет вещей», системы с нечеткими логическими выводами и смежные области.
Степень доктора компьютерной инженерии получил в Национальном университете Чеджу (НУЧ) (Чеджу, Южная Корея) в 2019 году. В рамках подготовке к получению докторской степени работал в компьютерной лаборатории Mobile Computing Lab при НУЧ. В его обязанности входила подготовка проектных предложений, разработка «умных решений» на основе «интернета вещей», применение и внедрение алгоритмов искусственного интеллекта, а также подготовка отчетности по проектам.
В Южной Корее работал по проектам «Подземная сеть» и «Классификация и анализ больших данных по вопросам поисково-спасательного обеспечения в случае стихийных бедствий/происшествий», которые финансировались Исследовательским институтом электроники и телекоммуникаций и Корейским институтом аэрокосмических разработок соответственно.
Сфера его научных интересов — машинное обучение и оптимизация с упором на комбинаторные задачи, приложения в области Интернета вещей (IoT), обработку изображений и нечеткие системы.
Publications
- Muradi, Z. H., Hussain, A., & Fayaz, M. (2025). A Model for Leishmaniasis Disease Classification Based on Machine Learning and Deep Learning Algorithms. In 2025 IEEE 15th Symposium on Computer Applications & Industrial Electronics (ISCAIE) (pp. 01-05).
- Fayaz, M., Khan, J., & Bilal, M. (2024). Effectual Energy Consumption and User Comfort Optimization Based on Dynamic User Set Parameters in Electric Vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9(1), 178-189.
- Nawaal, B., Haider, U., Khan, I. U., & Fayaz, M. (2023). Signature-Based Intrusion Detection System for IoT. In Cyber Security for Next-Generation Computing Technologies (pp. 141-158). CRC Press.
- Alam, B., Hussain, A., & Fayaz, M. (2023). An Effective Approach for Air Quality Prediction in Bishkek Based on Machine Learning techniques. In Proceedings of the 2023 7th International Conference on Advances in Artificial Intelligence (pp. 42-47). ACM.
- Haider, J., Fayaz, M., & Qureshi, M. S. (2023). Enhancing Brain MRI Classification Through a Hybrid Machine Learning Methodology. In 2023 9th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (pp. 1996-2001). IEEE.