Участник:Dj
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Курсы) |
|||
| Строка 7: | Строка 7: | ||
Выпускник факультета [[ВМиК МГУ|ВМК]] [[МГУ]], [http://lnip.su/ школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв]. | Выпускник факультета [[ВМиК МГУ|ВМК]] [[МГУ]], [http://lnip.su/ школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв]. | ||
<br/> | <br/> | ||
| - | + | Профессор кафедры «[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)|Математических методов прогнозирования]]» [[ВМиК МГУ|ВМК МГУ]]. | |
<br/> | <br/> | ||
Руководитель спецсеминара '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]'''. | Руководитель спецсеминара '''[[Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей|«Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей»]]'''. | ||
Версия 17:41, 15 января 2020
|
| Дьяконов Александр Геннадьевич
Выпускник факультета ВМК МГУ, школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв.
Почта: djakonov+собака+мэил.ру |
Блог
Персональная страница
Научные интересы
- машинное обучение (machine learning) и прикладные задачи анализа данных (data mining)
- алгебраический подход и теория интерполяции
- дискретная математика
Курсы
- обязательный курс для 3 потока бакалавров ВМК Машинное обучение и анализ данных (Machine Learning and Data Mining)
- спецкурс для бакалавров ВМК Введение в машинное обучение
- обязательный курс для магистров ММП Прикладные задачи анализа данных
- курс для бакалавров ММП (лекции и семинары) Прикладная алгебра (часть I)
- экспериментальный курс для бакалавров ММП Глубокое обучение (Deep Learning)
- программа в рамках проекта OzonMasters Машинное обучение
-
Алгоритмы, модели, алгебры, лекции -
Практикум на ЭВМ (317), архив: старый сайт -
«Математические основы теории прогнозирования» (3 поток 4 курса) в Казахстанском филиале МГУ. -
Спецкурс «Прикладные задачи анализа данных» -
Спецкурс «Булевы уравнения и проблема SAT» -
Мини-спецкурс «Шаманство в анализе данных» -
Спецкурс «Прикладной анализ данных» для бакалавров
