Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
| Строка 60: | Строка 60: | ||
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 3-ГО КУРСА В ВЕСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ --> | |<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 3-ГО КУРСА В ВЕСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ --> | ||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
| - | '''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладная алгебра (часть 1)]]''', [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]]. | + | '''[[Прикладная алгебра (курс лекций, Ю.И. Журавлев, А.Г. Дьяконов)|Прикладная алгебра (часть 1)]]''', [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]], по понедельникам в 12-50, [https://zoom.us/j/471078963 ссылка на zoom]. |
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
| Строка 92: | Строка 92: | ||
| | | | ||
|<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 4-ГО КУРСА В ВЕСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ --> | |<!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ КУРСЫ ДЛЯ 4-ГО КУРСА В ВЕСЕННЕМ СЕМЕСТРЕ --> | ||
| + | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
| + | '''Машинное обучение и анализ данных (3-й поток)''', [[Участник:Dj|А.Г. Дьяконов]], по понедельникам в 16-20, [https://zoom.us/j/931217502 ссылка на zoom]. | ||
| + | |Описание = | ||
| + | }} | ||
| + | |||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
'''Прикладной статистический анализ данных''', О.В. Сенько | '''Прикладной статистический анализ данных''', О.В. Сенько | ||
| Строка 145: | Строка 150: | ||
}}--> | }}--> | ||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
| - | '''[[момо|Методы оптимизации в машинном обучении]]''', [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]] | + | '''[[момо|Методы оптимизации в машинном обучении]]''', [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]], по пятницам в 14-35, [https://zoom.us/j/326723048 ссылка на zoom]. |
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} | ||
Версия 16:31, 25 марта 2020
 |
|
|
| Тел. +7-495-939-4202 e-mail:  Ученый секретарь: Д.А. Кропотов Все контакты |
Содержание |
Третий курс
- Практикум на ЭВМ, Д.А. Кропотов, А. Попов
- Математические методы распознавания образов: лекции (В.В. Китов), семинары (Е.А. Соколов)
- Изучаются методы классификации, регрессии, понижения размерности, кластеризации, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
- Прикладная алгебра (3-й поток), С.И. Гуров, Д.А. Кропотов
- Обзорный курс для студентов 3-го потока по основам прикладной алгебры (группы, кольца, поля, частично-упорядоченные множества) и ее приложениям в кодировании и комбинаторике.
- Прикладная алгебра (часть 1), А.Г. Дьяконов, по понедельникам в 12-50, ссылка на zoom.
Четвёртый курс
- Байесовские методы в машинном обучении, Д.П. Ветров (лекции), К. Струминский, А. Волохова (семинары)
- Прикладная алгебра (часть 2), С.И. Гуров
- Машинное обучение и анализ данных (3-й поток), А.Г. Дьяконов, по понедельникам в 16-20, ссылка на zoom.
- Прикладной статистический анализ данных, О.В. Сенько
Магистры, 1-й год обучения
- Алгоритмика, Л.М. Местецкий
- Прикладные задачи анализа данных, А.Г. Дьяконов
- Методы оптимизации в машинном обучении, Д.А. Кропотов, по пятницам в 14-35, ссылка на zoom.
Магистры, 2-й год обучения
- Математические методы классификации, К.В. Рудаков
- Обучение с подкреплением, Д.А. Кропотов
Архив курсов
- Графические модели, Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
- Современные методы распознавания и синтеза речи, Полыковский Д., Бибик Д., Дуканов С., Воропаев А., Соловьев Д.
- Математические основы теории прогнозирования, О.В. Сенько
- Прикладные системы распознавания и прогнозирования, К.В. Рудаков и др.
- Математические методы прогнозирования, А.М. Шурыгин
