Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)
Материал из MachineLearning.
м (→Доска объявлений: оформление) |
(+ актуальные данные по спецкурсам БММО и СМАИС) |
||
Строка 95: | Строка 95: | ||
== Спецкурсы == | == Спецкурсы == | ||
- | * '''[[ | + | * '''[[Бммо|Байесовские методы машинного обучения]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|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. | + | *: 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. |
- | * '''[[ | + | * '''[[СМАИС|Структурные методы анализа изображений и сигналов]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|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 | + | *: 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 (курс лекций, К.В.Воронцов)|Теория надёжности обучения по прецедентам]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]], пятница, 16:20, ауд. 606. | * '''[[Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К.В.Воронцов)|Теория надёжности обучения по прецедентам]]''', [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]], пятница, 16:20, ауд. 606. |
Версия 17:43, 10 февраля 2011
Заведующий кафедрой — лауреат Ленинской премии, академик РАН, д.ф.-м.н., профессор Юрий Иванович Журавлёв
|
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
30.07.2024 г.: Для поступающих в магистратуру кафедры (из тех, кто не заканчивал бакалавриат кафедры) доп. испытание на программу состоится онлайн 1 августа 2024, начало в 10-00. Для участия в доп.испытании на программу просьба добавиться в телеграм-чат. Также просьба заполнить анкету с информацией о себе.
- 14 декабря 2010 г.: 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.: 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.: 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
Третий курс
- Математические методы распознавания образов, К.В.Воронцов
- 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.
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.
- Булевы уравнения и проблема SAT, С.И.Гуров, А.Г. Дьяконов, пятница, 14:35, ауд. 607.
- 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
- Проблемы обобщающей способности алгоритмов классификации, регрессии и прогнозирования, доц., к.ф.-м.н. К.В.Воронцов. Спецсеминар проходит по пятницам, 18:05, ауд. 609.
- Байесовские методы машинного обучения, н.с., к.ф.-м.н. Д.П.Ветров. Спецсеминар проходит по средам в 18:20, ауд. 526б.
- Анализ и оценивание информации представленной в виде изображений, доц., к.ф.-м.н. И.Б.Гуревич.
- Новые методы в распознавании образов и прогнозировании, доц., к.ф.-м.н. С.И.Гуров. Спецсеминар проходит по понедельникам в 18:00, ауд. 605.
- Спектральные методы в задачах математической биологии, проф., д.т.н. Ф.Ф.Дедус.
- Логические модели распознавания, доц., д.ф.-м.н. Е.В.Дюкова.
- Алгебрологические методы в задачах классификации и прогнозирования, академик РАН, д.ф.-м.н., профессор Ю.И.Журавлёв.
- Комбинаторные основы теории информации, проф., д.ф.-м.н. В.К.Леонтьев.
- Анализ данных в метрических пространствах, доц., к.ф.-м.н. А.И.Майсурадзе. Спецсеминар проходит по понедельникам в 10:30, ауд. 503.
- Вычислительные задачи математической биологии и биофизики, доц., к.ф.-м.н. С.А.Махортых, доц., к.ф.-м.н. А.Н.Панкратов.
- Дискретно-непрерывные преобразования изображений в задачах распознавания, проф., д.т.н. Л.М.Местецкий.
- Прикладные методы прогнозирования и анализа данных, доц., д.ф.-м.н. В.В.Рязанов. Спецсеминар проходит по вторникам в 16:20, ауд. 605.
- Проблемно-ориентированные схемы распознавания, чл.-корр. РАН, проф. Рудаков Константин Владимирович, доц., к.ф.-м.н. Ю.В.Чехович.
Преподаватели
- Ветров Дмитрий Петрович, к.ф.-м.н.
- Воронцов Константин Вячеславович, к.ф.-м.н.
- Гуревич Игорь Борисович, к.ф.-м.н.
- Гуров Сергей Исаевич, к.ф.-м.н.
- Дедус Флоренц Фёдорович, д.т.н., профессор
- Дьяконов Александр Геннадьевич, д.ф.-м.н.
- Дюкова Елена Всеволодовна, д.ф.-м.н.
- Журавлёв Юрий Иванович, академик РАН, заведующий кафедрой
- Леонтьев Владимир Константинович, д.ф.-м.н., профессор
- Майсурадзе Арчил Ивериевич, к.ф.-м.н.
- Махортых Сергей Александрович, к.ф.-м.н.
- Местецкий Леонид Моисеевич, д.т.н., профессор
- Панкратов Антон Николаевич, к.ф.-м.н.
- Рудаков Константин Владимирович, член-корреспондент РАН
- Рязанов Владимир Васильевич, д.ф.-м.н., академик РАЕН
- Чехович Юрий Викторович, к.ф.-м.н.
- Шурыгин Александр Михайлович, д.т.н.
Материалы для студентов
Рекомендации
- Научно-исследовательская работа.
- Написание статей, курсовых и дипломных работ.
- Подготовка презентаций.
- Защита дипломной работы.
Шаблоны
- mmp-fish-kurs — образцы оформления курсовых работ в MS Word и LaTeX.
- Образцы оформления дипломных работ в MS Word и LaTeX.
Ссылки
- http://cs.msu.su — страница кафедры на сайте факультета ВМК.
- Неофициальный сайт ММП (в настоящее время не обновляется).
- Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ) — родственная кафедра на Физтехе.