Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Третий курс) |
|||
| Строка 150: | Строка 150: | ||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
'''[[Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)|Комбинаторные и логические методы анализа данных]]''', [[Участник:Sgur|С.И. Гуров]] | '''[[Комбинаторные и логические методы анализа данных (курс лекций, С.И. Гуров)|Комбинаторные и логические методы анализа данных]]''', [[Участник:Sgur|С.И. Гуров]] | ||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
| - | |||
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
| Строка 183: | Строка 179: | ||
<noinclude>== Архив курсов == | <noinclude>== Архив курсов == | ||
*'''[[ГМ|Графические модели]]''', Ветров Д.П., Кропотов Д.А. | *'''[[ГМ|Графические модели]]''', Ветров Д.П., Кропотов Д.А. | ||
| + | *'''[[Современные методы распознавания и синтеза речи (курс лекций)/2019|Современные методы распознавания и синтеза речи]]''', Полыковский Д., Бибик Д., Дуканов С., Воропаев А., Соловьев Д. | ||
<!--*{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | <!--*{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
'''[[Прикладной статистический анализ данных (курс лекций, 2017)|Прикладной статистический анализ данных]]''', [[Участник:Riabenko|Е.А. Рябенко]], П. Швечиков, М. Хальман | '''[[Прикладной статистический анализ данных (курс лекций, 2017)|Прикладной статистический анализ данных]]''', [[Участник:Riabenko|Е.А. Рябенко]], П. Швечиков, М. Хальман | ||
Версия 15:14, 28 января 2020
 |
|
|
| Тел. +7-495-939-4202 e-mail:  Ученый секретарь: Д.А. Кропотов Все контакты |
Содержание |
Третий курс
- Практикум на ЭВМ, Д.А. Кропотов, А. Попов
- 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.
Четвёртый курс
- Байесовские методы в машинном обучении, Д.П. Ветров (лекции), К. Струминский, А. Волохова (семинары)
- Прикладная алгебра (часть 2), С.И. Гуров
- Прикладной статистический анализ данных, О.В. Сенько
Магистры, 1-й год обучения
- Алгоритмика, Л.М. Местецкий
- Прикладные задачи анализа данных, А.Г. Дьяконов
- Методы оптимизации в машинном обучении, Д.А. Кропотов (лекции), А.О. Родоманов (семинары)
Магистры, 2-й год обучения
- Математические методы классификации, К.В. Рудаков
- Обучение с подкреплением, Д.А. Кропотов
Архив курсов
- Графические модели, Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
- Современные методы распознавания и синтеза речи, Полыковский Д., Бибик Д., Дуканов С., Воропаев А., Соловьев Д.
- Математические основы теории прогнозирования, О.В. Сенько
- Прикладные системы распознавания и прогнозирования, К.В. Рудаков и др.
- Математические методы прогнозирования, А.М. Шурыгин
