Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(добавлено расписание занятий на текущий семестр)
(+ Сенько и Кропотов в список преподавателей, а также ссылка на страницу с персональным составом)
Строка 107: Строка 107:
* '''[[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 ==
+
== [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный состав|Преподаватели]] ==
-
* [[Участник:Dmitry Vetrov|Ветров Дмитрий Петрович]], к.ф.-м.н.
+
* [[Участник:Dmitry Vetrov|Ветров Дмитрий Петрович]], к.ф.-м.н. — ученый секретарь
-
* [[Участник:Vokov|Воронцов Константин Вячеславович]], к.ф.-м.н.
+
* [[Участник:Vokov|Воронцов Константин Вячеславович]], д.ф.-м.н.
* Гуревич Игорь Борисович, к.ф.-м.н.
* Гуревич Игорь Борисович, к.ф.-м.н.
-
* Гуров Сергей Исаевич, к.ф.-м.н.
+
* [[Участник:Sgur|Гуров Сергей Исаевич]], к.ф.-м.н.
* Дедус Флоренц Фёдорович, д.т.н., профессор
* Дедус Флоренц Фёдорович, д.т.н., профессор
* [[Участник:Dj|Дьяконов Александр Геннадьевич]], д.ф.-м.н.
* [[Участник:Dj|Дьяконов Александр Геннадьевич]], д.ф.-м.н.
* [[Участник:Djukova|Дюкова Елена Всеволодовна]], д.ф.-м.н.
* [[Участник:Djukova|Дюкова Елена Всеволодовна]], д.ф.-м.н.
-
* [[Журавлев, Юрий Иванович|Журавлёв Юрий Иванович]], академик РАН, заведующий кафедрой
+
* [[Журавлев, Юрий Иванович|Журавлёв Юрий Иванович]], академик РАН заведующий кафедрой
 +
* [[Участник:Kropotov|Кропотов Дмитрий Александрович]], м.н.с.
* Леонтьев Владимир Константинович, д.ф.-м.н., профессор
* Леонтьев Владимир Константинович, д.ф.-м.н., профессор
* [[Участник:AIM|Майсурадзе Арчил Ивериевич]], к.ф.-м.н.
* [[Участник:AIM|Майсурадзе Арчил Ивериевич]], к.ф.-м.н.
Строка 124: Строка 125:
* [[Рудаков, Константин Владимирович|Рудаков Константин Владимирович]], член-корреспондент РАН
* [[Рудаков, Константин Владимирович|Рудаков Константин Владимирович]], член-корреспондент РАН
* [[Участник:Rvv|Рязанов Владимир Васильевич]], д.ф.-м.н., академик РАЕН
* [[Участник:Rvv|Рязанов Владимир Васильевич]], д.ф.-м.н., академик РАЕН
 +
* [[Участник:Сенько Олег|Сенько Олег Валентинович]], д.ф.-м.н.
* [[Участник:Yury Chekhovich|Чехович Юрий Викторович]], к.ф.-м.н.
* [[Участник:Yury Chekhovich|Чехович Юрий Викторович]], к.ф.-м.н.
* [[Участник:A.shurygin|Шурыгин Александр Михайлович]], д.т.н.
* [[Участник:A.shurygin|Шурыгин Александр Михайлович]], д.т.н.

Версия 21:01, 30 августа 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: Изображение:MMP_email.jpg
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

Расписание

Актуальное расписание занятий на осенний семестр 2011/2012 уч.г.

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, 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 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.
    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.
    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.
  • Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения, Ф.Ф.Дедус, раз в две недели по 4 академических часа.
    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.
    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.
  • Вычислительные задачи математической биологии, А.Н.Панкратов, раз в две недели по 4 академических часа.
    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.
    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.
  • Задачи распознавания в биоинформатике Рудаков К.В., Торшин И.Ю.)
    Данный курс рассчитан на будущих специалистов в области математики и информатики. На примере биоинформатики иллюстрируется, как математик мог бы вникать в специфику предметной области, чтобы суметь успешно приспособить известные ему методы для решения прикладных и исследовательских задач.

Спецсеминары

Преподаватели

Материалы

Рекомендации

Файлы

  • mmp-fish-kurs — образцы оформления курсовых работ в MS Word и LaTeX. — Обновлено 14 апреля 2011 г.
  • Программа вступительного экзамена в аспирантуру по философии.
  • Программа вступительного экзамена в аспирантуру по математике (основная часть + дополнение для специальности 01.01.09).

Ссылки

Подстраницы

Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявленийМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/МатериалыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный составМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/ПросеминарМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминарыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план
Личные инструменты