Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(+ координаты для связи)
Строка 38: Строка 38:
== Спецкурсы ==
== Спецкурсы ==
-
* '''[[Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2009)|Байесовские методы машинного обучения]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П.Ветров]]
+
* '''[[Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2009)|Байесовские методы машинного обучения]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П.Ветров]]. В 2009/10 учебном году читается в осеннем семестре.
-
* '''[[Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)|Структурные методы анализа изображений и сигналов]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П.Ветров]]
+
* '''[[Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)|Структурные методы анализа изображений и сигналов]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П.Ветров]]. В 2009/10 учебном году читается в осеннем семестре.
-
* '''[[Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)|Теория надёжности обучения по прецедентам]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]
+
* '''[[Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)|Теория надёжности обучения по прецедентам]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]], пятница, 16:20, ауд. 606.
*: Спецкурс знакомит студентов с современным состоянием теории вычислительного обучения, исследующей проблему качества восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Подробно рассматривается комбинаторная теория, позволяющая получать точные оценки вероятности переобучения.
*: Спецкурс знакомит студентов с современным состоянием теории вычислительного обучения, исследующей проблему качества восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Подробно рассматривается комбинаторная теория, позволяющая получать точные оценки вероятности переобучения.
-
* '''Исчисления высказываний классической логики''', С.И.Гуров
+
* '''Исчисления высказываний классической логики''', С.И.Гуров, пятница, 14:35, ауд. 504.
*: Во второй части спецкурса рассматриваются некоторые гильбертовы исчисления H. Основное внимание уделяется генценовским непропозициональным исчислениям высказываний: натурального вывода N и секвенций S. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.
*: Во второй части спецкурса рассматриваются некоторые гильбертовы исчисления H. Основное внимание уделяется генценовским непропозициональным исчислениям высказываний: натурального вывода N и секвенций S. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.
-
* '''Извлечение информации из изображений''', И.Б.Гуревич
+
* '''Извлечение информации из изображений''', И.Б.Гуревич, четверг, 18:30, ауд. 607.
-
* '''Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения''', Ф.Ф.Дедус
+
* '''Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения''', Ф.Ф.Дедус, среда, раз в две недели по 4 академических часа, 16:20, ауд. 524.
*: Обобщенный спектрально-аналитический метод (ОСАМ) является комбинированным численно-аналитическим методом, в котором сочетаются сильные стороны числовых расчетов и аналитических преобразований. Основными математическими объектами метода являются семейства аналитических ортогональных функций, зависящие от параметров и позволяющие проводить адаптивную аналитическую аппроксимацию произвольных функций. В курсе подробно изучаются системы классических ортогональных многочленов непрерывного аргумента (Чебышева, Лежандра, Якоби, Лагерра, Эрмита) и ортогональные многочлены дискретного аргумента (Чебышева, Хана, Майкснера, Кравчука и Шарлье).
*: Обобщенный спектрально-аналитический метод (ОСАМ) является комбинированным численно-аналитическим методом, в котором сочетаются сильные стороны числовых расчетов и аналитических преобразований. Основными математическими объектами метода являются семейства аналитических ортогональных функций, зависящие от параметров и позволяющие проводить адаптивную аналитическую аппроксимацию произвольных функций. В курсе подробно изучаются системы классических ортогональных многочленов непрерывного аргумента (Чебышева, Лежандра, Якоби, Лагерра, Эрмита) и ортогональные многочлены дискретного аргумента (Чебышева, Хана, Майкснера, Кравчука и Шарлье).
-
* '''Логический анализ данных в распознавании''', [[Участник:Djukova|Е.В.Дюкова]]
+
* '''Логический анализ данных в распознавании''', [[Участник:Djukova|Е.В.Дюкова]], понедельник, 16:20, ауд. 637.
*: Излагаются общие принципы конструирования логических процедур распознавания. Изучаются вопросы эффективного применения комбинаторно-логических методов для синтеза распознающих процедур. Рассматриваются подходы к оценке вычислительной сложности алгоритмов и качества решения прикладных задач.
*: Излагаются общие принципы конструирования логических процедур распознавания. Изучаются вопросы эффективного применения комбинаторно-логических методов для синтеза распознающих процедур. Рассматриваются подходы к оценке вычислительной сложности алгоритмов и качества решения прикладных задач.
-
* '''Метрические методы интеллектуального анализа данных''', А.И.Майсурадзе
+
* '''Метрические методы интеллектуального анализа данных''', А.И.Майсурадзе, четверг, 16:20, ауд. 510.
-
* '''Вычислительные задачи математической биологии''', А.Н.Панкратов
+
* '''Вычислительные задачи математической биологии''', А.Н.Панкратов, среда, раз в две недели по 4 академических часа, 16:20, ауд. 524.
*: В спецкурсе рассматриваются дополнительные вопросы обобщенного спектрально-аналитического метода (ОСАМ) и его приложения к задачам распознавания в биоинформатике, связанным с аналитическим описанием и анализом, как текстовых последовательностей, так и пространственных структур биологических макромолекул.
*: В спецкурсе рассматриваются дополнительные вопросы обобщенного спектрально-аналитического метода (ОСАМ) и его приложения к задачам распознавания в биоинформатике, связанным с аналитическим описанием и анализом, как текстовых последовательностей, так и пространственных структур биологических макромолекул.
-
* '''Нестатистические методы анализа данных и классификации''', В.В.Рязанов
+
* '''Нестатистические методы анализа данных и классификации''', В.В.Рязанов, вторник, 18:00, ауд. 505.
== Спецсеминары ==
== Спецсеминары ==
-
* '''[[Проблемы обобщающей способности алгоритмов классификации, регрессии и прогнозирования]]''', доц., к.ф.-м.н. [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]
+
* '''[[Проблемы обобщающей способности алгоритмов классификации, регрессии и прогнозирования]]''', доц., к.ф.-м.н. [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]]. Спецсеминар проходит по пятницам, 18:05, ауд. 609.
-
* '''[[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|Байесовские методы машинного обучения]]''', н.с., к.ф.-м.н. [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П.Ветров]]
+
* '''[[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|Байесовские методы машинного обучения]]''', н.с., к.ф.-м.н. [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П.Ветров]]. Спецсеминар проходит по средам в 18:20, ауд. 582.
-
* '''[[Анализ и оценивание информации представленной в виде изображений]]''', доц., к.ф.-м.н. И.Б.Гуревич
+
* '''[[Анализ и оценивание информации представленной в виде изображений]]''', доц., к.ф.-м.н. И.Б.Гуревич.
-
* '''[[Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании"|Новые методы в распознавании образов и прогнозировании]]''', доц., к.ф.-м.н. С.И.Гуров
+
* '''[[Спецсеминар "Новые методы в распознавании образов и прогнозировании"|Новые методы в распознавании образов и прогнозировании]]''', доц., к.ф.-м.н. С.И.Гуров. Спецсеминар проходит по понедельникам в 18:00, ауд. 605.
-
* '''[[Спектральные методы в задачах математической биологии]]''', проф., д.т.н. Ф.Ф.Дедус
+
* '''[[Спектральные методы в задачах математической биологии]]''', проф., д.т.н. Ф.Ф.Дедус.
-
* '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей]]''', доц., д.ф.-м.н [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]]
+
* '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей]]''', доц., д.ф.-м.н [[Участник:Dj|А.Г.Дьяконов]].
-
* '''[[Логические модели распознавания]]''', доц., д.ф.-м.н. [[Участник:Djukova|Е.В.Дюкова]]
+
* '''[[Логические модели распознавания]]''', доц., д.ф.-м.н. [[Участник:Djukova|Е.В.Дюкова]].
-
* '''[[Алгебрологические методы в задачах классификации и прогнозирования]]''', академик РАН, д.ф.-м.н., профессор [[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И.Журавлёв]]
+
* '''[[Алгебрологические методы в задачах классификации и прогнозирования]]''', академик РАН, д.ф.-м.н., профессор [[Журавлев, Юрий Иванович|Ю.И.Журавлёв]].
-
* '''[[Комбинаторные основы теории информации]]''', проф., д.ф.-м.н. В.К.Леонтьев
+
* '''[[Комбинаторные основы теории информации]]''', проф., д.ф.-м.н. В.К.Леонтьев.
-
* '''[[Анализ данных в метрических пространствах]]''', доц., к.ф.-м.н. [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]]
+
* '''[[Анализ данных в метрических пространствах]]''', доц., к.ф.-м.н. [[Участник:AIM|А.И.Майсурадзе]]. Спецсеминар проходит по понедельникам в 10:30, ауд. 503.
-
* '''[[Вычислительные задачи математической биологии и биофизики]]''', доц., к.ф.-м.н. С.А.Махортых, доц., к.ф.-м.н. А.Н.Панкратов
+
* '''[[Вычислительные задачи математической биологии и биофизики]]''', доц., к.ф.-м.н. С.А.Махортых, доц., к.ф.-м.н. А.Н.Панкратов.
-
* '''[[Дискретно-непрерывные преобразования изображений в задачах распознавания]]''', проф., д.т.н. [[Участник:Mest|Л.М.Местецкий]],
+
* '''[[Дискретно-непрерывные преобразования изображений в задачах распознавания]]''', проф., д.т.н. [[Участник:Mest|Л.М.Местецкий]].
-
* '''[[Практические алгоритмы и системы распознавания и классификации]]''', доц., д.ф.-м.н. В.В.Рязанов,
+
* '''[[Практические алгоритмы и системы распознавания и классификации]]''', доц., д.ф.-м.н. В.В.Рязанов. Спецсеминар проходит по вторникам в 16:20, ауд. 605.
-
* '''[[Проблемно-ориентированные схемы распознавания]]''', чл.-корр. РАН, проф. [[Рудаков, Константин Владимирович|Рудаков Константин Владимирович]], доц., к.ф.-м.н. [[Участник:Yury Chekhovich|Ю.В.Чехович]]
+
* '''[[Проблемно-ориентированные схемы распознавания]]''', чл.-корр. РАН, проф. [[Рудаков, Константин Владимирович|Рудаков Константин Владимирович]], доц., к.ф.-м.н. [[Участник:Yury Chekhovich|Ю.В.Чехович]].
-
* '''[[Стохастические методы прогнозирования]]''', вед.н.с., [[Участник:A.shurygin|д.т.н. А.М.Шурыгин]]
+
* '''[[Стохастические методы прогнозирования]]''', вед.н.с., [[Участник:A.shurygin|д.т.н. А.М.Шурыгин]].
== Преподаватели ==
== Преподаватели ==

Версия 17:35, 23 марта 2010

Заведующий кафедрой — лауреат Ленинской премии, академик РАН, д.ф.-м.н., профессор Юрий Иванович Журавлёв

Содержание

Кафедра была создана в 1997 году. Кафедра готовит специалистов по анализу данных, распознаванию и прогнозированию в технике, экономике, социологии, биологии и т. п. с использованием современных математических методов, программных и компьютерных систем. В процессе обучения студенты получают фундаментальное образование в таких областях математики, как современная алгебра, математическая логика, дискретная и комбинаторная математика, математическое моделирование, диагностика сложных систем, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, прогнозирование, прикладная статистика, математические модели искусственного интеллекта, распознавание образов, обработка и анализ изображений. В рамках специального практикума студенты получают навыки работы с современными базами данных и знаний, овладевают современными языками и методами программирования, приобретают опыт решения прикладных задач. Кафедра готовит научных работников, преподавателей колледжей и высшей школы, специалистов по разработке и применению математических методов для решения таких задач, как, например, прогнозирование месторождений полезных ископаемых, землетрясений, свойств химических соединений, техногенных и социальных катастроф и кризисов, развития экономических и политических ситуаций, и т. п.

В 2001 году был создан филиал кафедры на базе Института математических проблем биологии РАН в г. Пущино, в котором студенты старших курсов участвуют в решении фундаментальных и прикладных проблем в области биоинформатики.

Производственную практику студенты проходят в научно-исследовательских институтах РАН, участвуя, в том числе, в работах по грантам РФФИ, и компаниях, специализирующихся в анализе данных и машинном обучении (например, в компании Форексис). Многие студенты, имеющие склонность к научной деятельности, получают первые самостоятельные результаты уже к четвертому-пятому году обучения, публикуются в научных журналах и после получения диплома продолжают обучение в аспирантуре кафедры.

Координаты для связи:

Телефон: +7-495-939-4202
e-mail: mmp@cs.msu.ru
Ученый секретарь кафедры: Д.П. Ветров

Доска объявлений

{{#if: | |


В спецкурсе будут изложены общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Будут рассмотрены подходы к конструированию процедур классификации по прецедентам на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели логических процедур классификации и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач.

Спецкурс для бакалавров 2-4 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие. Презентации лекций выставлены на сайте кафедры ММП. Записаться на спецкурс и задать вопрос можно, послав письмо на адрес: edjukova@mail.ru или p_prok@mail.ru.

Все новости

Кафедральные курсы

Третий курс

Четвёртый курс

Пятый курс

  • Прикладной статистический анализ данных, К.В.Воронцов
    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.

Спецкурсы

  • Теория надёжности обучения по прецедентам, К.В.Воронцов, пятница, 16:20, ауд. 606.
    Спецкурс знакомит студентов с современным состоянием теории вычислительного обучения, исследующей проблему качества восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Подробно рассматривается комбинаторная теория, позволяющая получать точные оценки вероятности переобучения.
  • Исчисления высказываний классической логики, С.И.Гуров, пятница, 14:35, ауд. 504.
    Во второй части спецкурса рассматриваются некоторые гильбертовы исчисления H. Основное внимание уделяется генценовским непропозициональным исчислениям высказываний: натурального вывода N и секвенций S. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.
  • Извлечение информации из изображений, И.Б.Гуревич, четверг, 18:30, ауд. 607.
  • Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения, Ф.Ф.Дедус, среда, раз в две недели по 4 академических часа, 16:20, ауд. 524.
    Обобщенный спектрально-аналитический метод (ОСАМ) является комбинированным численно-аналитическим методом, в котором сочетаются сильные стороны числовых расчетов и аналитических преобразований. Основными математическими объектами метода являются семейства аналитических ортогональных функций, зависящие от параметров и позволяющие проводить адаптивную аналитическую аппроксимацию произвольных функций. В курсе подробно изучаются системы классических ортогональных многочленов непрерывного аргумента (Чебышева, Лежандра, Якоби, Лагерра, Эрмита) и ортогональные многочлены дискретного аргумента (Чебышева, Хана, Майкснера, Кравчука и Шарлье).
  • Логический анализ данных в распознавании, Е.В.Дюкова, понедельник, 16:20, ауд. 637.
    Излагаются общие принципы конструирования логических процедур распознавания. Изучаются вопросы эффективного применения комбинаторно-логических методов для синтеза распознающих процедур. Рассматриваются подходы к оценке вычислительной сложности алгоритмов и качества решения прикладных задач.
  • Метрические методы интеллектуального анализа данных, А.И.Майсурадзе, четверг, 16:20, ауд. 510.
  • Вычислительные задачи математической биологии, А.Н.Панкратов, среда, раз в две недели по 4 академических часа, 16:20, ауд. 524.
    В спецкурсе рассматриваются дополнительные вопросы обобщенного спектрально-аналитического метода (ОСАМ) и его приложения к задачам распознавания в биоинформатике, связанным с аналитическим описанием и анализом, как текстовых последовательностей, так и пространственных структур биологических макромолекул.
  • Нестатистические методы анализа данных и классификации, В.В.Рязанов, вторник, 18:00, ауд. 505.

Спецсеминары

Преподаватели

Ссылки

Литература