Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы

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.

Байесовские методы в машинном обучении, Д.П. Ветров (лекции), К. Струминский, А. Волохова (семинары)

Прикладные задачи анализа данных, А.Г. Дьяконов
Методы оптимизации в машинном обучении, Д.А. Кропотов (лекции), А.О. Родоманов (семинары)

Современные методы распознавания и синтеза речи, Полыковский Д., Бибик Д., Дуканов С., Воропаев А., Соловьев Д.

Архив курсов

@@ Строка 44: / Строка 44: @@
 }}
 {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-'''Математические методы распознавания образов: [[Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)|лекции]] ([[Участник:Victor_Kitov|В.В. Китов]]), [https://github.com/esokolov/ml-course-msu семинары] ([[Участник:EvgSokolov|Е.А. Соколов]])'''
+'''Математические методы распознавания образов: [[Математические методы распознавания образов (курс лекций, В.В.Китов)|лекции]] ([[Участник:Victor_Kitov|В.В. Китов]]), [https://github.com/mmp-mmro-team/mmp_mmro_fall_2019 семинары] ([[Участник:EvgSokolov|Е.А. Соколов]])'''
 |Описание =
 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.