Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Доска объявлений)
(доска объявлений + уточнение расписания некоторых курсов)
Строка 19: Строка 19:
== Доска объявлений ==
== Доска объявлений ==
{{Доска объявлений кафедры ММП ВМК МГУ}}
{{Доска объявлений кафедры ММП ВМК МГУ}}
-
 
-
* '''18 марта 2011 г.:''' Учебно-научный семинар '''«Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы»''', руководитель к.ф.-м.н., доцент ''Гуров С. И.'' (sgur@cs.msu.ru), проходит по четвергам ('''24 марта 2011 г.''') Е.А. Марченко '''«Развитие новой информационной модели алгоритмов классификации»''', '''12:50, ауд. 524'''.
 
-
 
-
* '''09 марта 2011 г.:''' {{Важно|15 марта (вторник), 18:00, ауд. 524|}} состоится первая лекция мини-спецкурса для второкурсников «Шаманство в анализе данных» (лектор: Дьяконов А.Г.)
 
-
 
-
* '''09 марта 2011 г.:''' Учебно-научный семинар '''«Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы»''', руководитель к.ф.-м.н., доцент ''Гуров С. И.'' (sgur@cs.msu.ru), проходит по четвергам ('''10 марта 2011 г.''') Д.Г. Колев '''«Прогнозирование и анализ показателей приборов в гражданской авиации»''', '''12:50, ауд. 524'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Спецкурс '''«Теория надёжности обучения по прецедентам»''', руководитель д.ф.-м.н. ''Воронцов К. В.'' vokov@forecsys.ru, проходит по пятницам ('''первое занятие - 18 февраля 2011 года'''), '''16:20, ауд. 579'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Спецсеминар '''«Байесовские методы машинного обучения»''', руководители ''(Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, А.А. Осокин)'', проходит по пятницам ('''первое занятие - 18 февраля 2011 года'''), '''16:20, ауд. 612'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Спецкурс '''«Структурные методы анализа изображений и сигналов»''', лекторы ''(Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, А.А. Осокин)'', проходит по пятницам ('''первое занятие - 18 февраля 2011 года'''), '''16:20, ауд. 612'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Спецкурс '''«Логический анализ данных в распознавании»''', руководитель д.ф-м.н. ''Дюкова Е. В.'', проходит по понедельникам
 
-
(''' первое занятие - 21 февраля 2011 года'''), '''16:20, ауд. 645'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Спецкурс '''«Задачи распознавания в биоинформатике»''', руководители чл. корр. РАН, д.ф-м.н. ''Рудаков К.В.'', к.х.н. ''Торшин И.Ю.'' проходит по средам (''' первое занятие - 16 февраля 2011 года'''), '''16:50, ауд. 606'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Спецкурс '''«Вычислительные задачи математической биологии»''', руководитель к.ф.-м.н., доцент ''Панкратов А. Н.'', проходит по средам (''' первое занятие - 16 февраля 2011 года'''), '''16:20 в аудитории 609'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Спецкурс '''«Основы обобщенного спектрально-аналитического метода»''', руководитель д.т.н., профессор '' Дедус Ф.Ф.'', проходит по средам (''' первое занятие - 16 февраля 2011 года'''), '''16:20, ауд. 609'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Учебно-научный семинар '''«Новые методы интеллектуального анализа данных»''', руководитель к.ф.-м.н., доцент ''Гуров С. И.'' (sgur@cs.msu.ru), проходит по четвергам (''' первое занятие - 17 февраля 2011 года'''), '''12:50, ауд. 524'''.
 
-
 
-
* '''22 февраля 2011 г.:''' Спецкурс '''«Исчисления высказываний классической логики»''' (часть II), руководитель к.ф.-м.н., доцент ''Гуров С. И.'' (sgur@cs.msu.ru), проходит по четвергам (''' первое занятие - 17 февраля 2011 года'''), '''14:35, ауд. 524'''.
 
-
 
-
 
-
* '''14 декабря 2010 г.:''' {{Важно|21 декабря 2010 г. (вторник)|}} в 12:00 ауд. 613 ''(сбор на кафедре)'' состоится отчет по преддипломной (производственной) практике и дипломной работе студентов 517 группы.
 
-
Перед началом отчёта в '''11:00''' студенты сдают на кафедру полностью
 
-
заполненный дневник производственной практики (т.е. заполнить его и получить все подписи надо до начала отчёта!!!).
 
-
*При себе студент должен также иметь:
 
-
*1. Подробный отчёт по производственной практике.
 
-
*2. Подробный отчёт по дипломной работе.
 
-
Требования к этим документам определяет научный руководитель.
 
-
 
-
'''(Напоминаем, что руководитель от факультета и организации, где студент проходит практику, не должны совпадать!!!)'''
 
-
 
-
* '''5 октября 2010 г.:''' {{Важно|13 октября 2010 г. (среда)|}} в 16.20 в ауд. П-8 Состоится собрание аспирантов 1 г\о.
 
-
На собрании выступит ''Ложкин С.А.'' и ''Саратовская Л.Б.'' С.А. Ложкин расскажет об обучении в аспирантуре. Саратовская Л.Б. расскажет об обучении английскому языку и распределит аспирантов по группам.
 
-
'''Явка всех аспирантов 1 г\о обязательна.'''
 
-
 
-
* '''5 октября 2010 г.:''' {{Важно|12 октября 2010 г. (вторник)|}} в 12:00 в ауд. 612 пройдет предзащита двух выпускников аспирантуры ММП:
 
-
 
-
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 ==
== Кафедральные курсы ==
Строка 140: Строка 58:
*: 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]], понедельник, 16:20, ауд. 637.
+
* '''Логический анализ данных в распознавании''', [[Участник:Djukova|Е.В.Дюкова]], понедельник, 16:20, ауд. 645.
*: 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.
Строка 155: Строка 73:
* '''[[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.
* '''[[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 проходит по средам в 18:20, ауд. 526б.
+
* '''[[Спецсеминар "Байесовские методы машинного обучения"|Байесовские методы машинного обучения]]''', н.с., к.ф.-м.н. [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П.Ветров]]. Спецсеминар проходит по пятницам в 18:20, ауд. 612.
* '''[[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 проходит по понедельникам в 18:00, ауд. 605.
+
* '''[[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 чевергам в 12:50, ауд. 524.
* '''[[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.
Строка 215: Строка 133:
== Ссылки ==
== Ссылки ==
* [http://cs.msu.su/faculty/structure/departments/mmf.html http://cs.msu.su] — страница кафедры на сайте факультета ВМК.
* [http://cs.msu.su/faculty/structure/departments/mmf.html http://cs.msu.su] — страница кафедры на сайте факультета ВМК.
-
* [http://mmphome.1gb.ru Неофициальный сайт ММП] (в настоящее время не обновляется).
 
* [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)]] — родственная кафедра на [[МФТИ|Физтехе]].
* [[Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)]] — родственная кафедра на [[МФТИ|Физтехе]].
[[Категория:Кафедры МГУ]]
[[Категория:Кафедры МГУ]]

Версия 11:15, 20 марта 2011

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

  • Байесовские методы машинного обучения, Д.П.Ветров, читается в осеннем семестре.
    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. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.
  • Структурные методы анализа изображений и сигналов, Д.П.Ветров, пятница, 16:20, ауд. 612.
    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 аппарата теории вероятностей. В единых терминах излагается 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. 645.
    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