Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Спецкурсы)
м
Строка 97: Строка 97:
*: 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.
-
* '''[[Булевы уравнения и проблема SAT]]''', С.И.Гуров, А.Г. Дьяконов, пятница, 14:35, ауд. 607.
+
* '''[[Булевы уравнения и проблема SAT]]''', С.И.Гуров, [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]], пятница, 14:35, ауд. 607.
* '''Извлечение информации из изображений''', И.Б.Гуревич, четверг, 18:30, ауд. 607.
* '''Извлечение информации из изображений''', И.Б.Гуревич, четверг, 18:30, ауд. 607.

Версия 08:36, 29 октября 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

На собрании выступит Ложкин С.А. и Саратовская Л.Б. С.А. Ложкин расскажет об обучении в аспирантуре. СаратовскаяЛ.Б. расскажет об обучении английскому языку и распределит аспирантов по группам. Явка всех аспирантов 1 г\о обязательна.

Баринова Ольга Вячеславовна "Методы машинного обучения для построения трехмерных моделей антропогенных сцен" http://graphics.cs.msu.ru/files/tmp/dissertation_OlgaBarinova_26.09.10.zip

Карпович Павел Алексеевич "K-СИНГУЛЯРНЫЕ СИСТЕМЫ ТОЧЕК В АЛГЕБРАИЧЕСКОМ ПОДХОДЕ К РАСПОЗНАВАНИЮ ОБРАЗОВ" http://narod.ru/disk/25506437000/dissertaciya.pdf.html http://narod.ru/disk/25506435000/avtoreferat.pdf.html


  • 5 октября 2010 г.: Спецсеминар «Прикладные задачи бизнес-аналитики», руководитель д.ф.-м.н. К. В. Воронцов (vokov@forecsys.ru), проходит по пятницам (10 сентября 2010 года), 18:10, ауд. П5.
  • 5 октября 2010 г.: Спецсеминар «Байесовские методы машинного обучения», руководитель н.с., к.ф. - м.н. Д. П. Ветров (vetrovd@yandex.ru), проходит по средам (8 сентября 2010 года), 18:20, ауд. 526 б.
  • 5 октября 2010 г.: Спецсеминар «Анализ и оценивание информации представленной в виде изображений», руководитель к.ф.-м.н., доцент Гуревич И.Б. (igourevi@ccas.ru), проходит по четвергам (7 октября 2010 года), 20:00, ауд. 606.
  • 5 октября 2010 г.: Спецсеминар «Дискретно-непрерывные преобразования изображений в задачах распознавания», руководитель д.т.н., профессор Местецкий Л.М.(l.mest@ru.net), проходит по средам (29 сентября 2010 года), 18:00, ауд. 503.
  • Спецкурс «Теория надёжности обучения по прецедентам», руководитель д.ф.-м.н. К. В. Воронцов (vokov@forecsys.ru), проходит по пятницам 16:20, ауд. 64.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Исчисления высказываний классической логики», руководитель к.ф.-м.н., доцент Гуров С. И. (sgur@cs.msu.ru), проходит по средам (6 октября 2010 года), 16:20, ауд. 653.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Булевы уравнения и проблема SAT», руководители: к.ф.-м.н., доцент Гуров С. И., д.ф.-м.н. Дьяконов А.Г., проходит по пятницам (1 октября 2010 года), 14:35, ауд. 607.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Байесовские методы машинного обучения», руководитель н.с., к.ф. - м.н. Д. П. Ветров (vetrovd@yandex.ru), проходит по средам (13 сентября 2010 года), 16:20, ауд. 653.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Логический анализ данных в распознавании»,руководитель д.ф.-м.н., доцент Дюкова Е. В., проходит по понедельникам (27 сентября 2010 года), 16:20, ауд. 606.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Извлечение информации из изображений», руководитель к.ф.-м.н., доцент Гуревич И. Б., проходит по четвергам (7 октября 2010 года), 18:30, ауд. 606.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Метрические методы интеллектуального анализа данных», руководитель к.ф.-м.н. Майсурадзе А. И. , проходит по четвергам (16 сентября 2010 года), 18:00, ауд. 503.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Непрерывные морфологические модели и алгоритмы», руководитель д.т.н., профессор Дедус Ф.Ф., проходит по средам (29 сентября 2010 года), 16:20, 18:00, ауд.579.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Вычислительные задачи математической биологии», руководитель к.ф.-м.н., доцент Махортых С.А., проходит по средам (29 сентября 2010 года), 16:20, 18:00, ауд.579.
  • 5 октября 2010 г.: Спецкурс «Нестатистические методы анализа данных и классификации», руководитель д.ф.-м.н., профессор Рязанов В. В., проходит по вторникам (5 октября 2010 г.), 18:00, ауд. 505.

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

  • Байесовские методы машинного обучения, Д.П.Ветров, понедельник, 16:20, ауд. 653.
    В спецкурсе рассматривается применение байесовских методов к нескольким классическим задачам машинного обучения, позволяющих, в частности, автоматически решать задачи выбора модели и получать решающие правила, обладающие желаемыми свойствами.
  • Структурные методы анализа изображений и сигналов, Д.П.Ветров. В 2010/11 учебном году читается в весеннем семестре.
    В спецкурсе излагаются основы теории графических моделей и их применения для решения неклассических задач обучения и вывода при наличии структурной информации. Спецкурс опирается на применение байесовского аппарат теории вероятностей. В единых терминах излагаются ряд методов анализа изображений и сигналов, а также общие подходы к построению эффективных приближенных методов байесовского вывода. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.
  • 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.
    В спецкурсе будут рассмотрены проблемы и методы кластерного анализа (подходы и алгоритмы кластеризации с известным и неизвестным числом кластеров, критерии кластеризации, вопросы устойчивости, построение оптимальных коллективных решений), новые подходы в регрессионном анализе, поиск зависимостей по прецедентам, практические применения в медицине, бизнесе и технике.

Спецсеминары

Преподаватели

Материалы для студентов

Рекомендации

Шаблоны

  • mmp-fish-kurs — образцы оформления курсовых работ в MS Word и LaTeX.
  • Образцы оформления дипломных работ в MS Word и LaTeX.

Ссылки

Личные инструменты