Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Третий курс) |
|||
| Строка 108: | Строка 108: | ||
| | | | ||
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ МАГИСТРОВ 1-ГО ГОДА В ОСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ --> | |<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ МАГИСТРОВ 1-ГО ГОДА В ОСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ --> | ||
| - | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | + | <!-- {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = |
'''[[amod|Алгебраические методы обработки данных]]''', [[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И. Журавлев]] | '''[[amod|Алгебраические методы обработки данных]]''', [[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И. Журавлев]] | ||
| + | |Описание = | ||
| + | }}--> | ||
| + | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
| + | '''[[момо|Методы оптимизации в машинном обучении]]''', [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]] (лекции), А.О. Родоманов (семинары) | ||
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
| Строка 116: | Строка 120: | ||
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
| - | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | + | <!-- {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = |
'''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)#ПРИКЛАДНАЯ АЛГЕБРА (часть 3)|Прикладная алгебра]]''', В.К. Леонтьев | '''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)#ПРИКЛАДНАЯ АЛГЕБРА (часть 3)|Прикладная алгебра]]''', В.К. Леонтьев | ||
| + | |Описание = | ||
| + | }}--> | ||
| + | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
| + | '''[[Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)|Комбинаторные и логические методы анализа данных]]''', С.И. Гуров | ||
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
Версия 09:50, 12 сентября 2016
 |
|
|
| Тел. +7-495-939-4202 e-mail:  Ученый секретарь: Д.А. Кропотов Все контакты |
Содержание |
Третий курс
- Математические методы распознавания образов: лекции (В.В. Китов), семинары (Е.А. Соколов)
- Изучаются методы классификации, регрессии, понижения размерности, кластеризации, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
- Прикладная алгебра (3-й поток), С.И. Гуров, Д.А. Кропотов
- Обзорный курс для студентов 3-го потока по основам прикладной алгебры (группы, кольца, поля, частично-упорядоченные множества) и ее приложениям в кодировании и комбинаторике.
- Прикладная алгебра (часть 1), А.Г. Дьяконов, Е. Нижибицкий.
Четвёртый курс
- Практикум на ЭВМ, А.И. Майсурадзе
- Байесовские методы в машинном обучении, Д.П. Ветров (лекции), Е. Лобачева, Д. Подоприхин (семинары)
- Прикладная алгебра (часть 2), С.И. Гуров
- Графические модели, Д.П. Ветров (лекции), Д.А. Кропотов, М. Хальман (семинары)
- Прикладной статистический анализ данных, Е.А. Рябенко
- Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.
Магистры, 1-й год обучения
- Методы оптимизации в машинном обучении, Д.А. Кропотов (лекции), А.О. Родоманов (семинары)
- Комбинаторные и логические методы анализа данных, С.И. Гуров
- Комбинаторные и логические методы анализа данных, С.И. Гуров
Магистры, 2-й год обучения
- Математические методы классификации, К.В. Рудаков
- Алгоритмика, Л.М. Местецкий
- Глубинное обучение, Д.А. Кропотов
