Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары

Материал из MachineLearning.

Версия 14:55, 6 октября 2011 (править) Kropotov (Обсуждение | вклад) (+ спецкурсы и спецсеминары Гуревича и Воронцова) ← К предыдущему изменению		Версия 17:58, 13 октября 2011 (править) (отменить) Kropotov (Обсуждение | вклад) (+ кафедральное меню) К следующему изменению →
Строка 1:		Строка 1:
-	<noinclude>{{Main|Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)}}	+	<noinclude>
		+	{|border=0 width=100%
		+	| style="line-height:11px"|&nbsp;
		+	|-
		+	| width=100px|<imagemap>
		+	Image:Mmp_logo.gif|100px
		+	default [[ММП|На главную страницу ММП]]
		+	desc none
		+	</imagemap>
		+	|&nbsp;&nbsp;&nbsp;
		+	|
		+	{|
		+	|style="text-align:left;" | [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы|'''Кафедральные&nbsp;курсы''']]
		+	|-
		+	|style="text-align:left;" | <div style="color:#888888">'''Спецкурсы/спецсеминары'''</div>
		+	|-
		+	|style="text-align:left;" | [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявлений|'''Новости''']]
		+	|}
		+	|
		+	{|
		+	|style="text-align:left;" | [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание|'''Расписание''']]
		+	|-
		+	|style="text-align:left;" | [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план|'''Учебный план''']]
		+	|-
		+	|style="text-align:left;" | [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный состав|'''Персональный&nbsp;состав''']]
		+	|}
		+	|
		+	{|
		+	|style="text-align:left;" | [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Материалы|'''Материалы''']]
		+	|-
		+	|style="text-align:left;" | [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работы|'''Дипломные&nbsp;работы]]
		+	|-
		+	|style="text-align:left;" | [[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Просеминар|'''Просеминар''']]
		+	|}
		+	|style="border-left:1px #aaa solid"|&nbsp;
		+	|Тел. +7-495-939-4202<br>e-mail: [[Изображение:MMP_email.jpg]]<br>Ученый секретарь: [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]]<br>'''[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре#Контакты|Все контакты]]'''
		+	|}
		+	----
	__TOC__		__TOC__

---

Версия 17:58, 13 октября 2011

		Кафедральные курсы Спецкурсы/спецсеминары Новости	Расписание Учебный план Персональный состав	Материалы Дипломные работы Просеминар		Тел. +7-495-939-4202 e-mail: Ученый секретарь: Д.П. Ветров Все контакты

---

Содержание 1 Расписание спецкурсов и спецсеминаров в осеннем семестре 2011/2012 уч.г. 2 Спецкурсы 3 Спецсеминары 4 Ссылки

Расписание спецкурсов и спецсеминаров в осеннем семестре 2011/2012 уч.г.

Пара	Понедельник	Вторник	Среда	Четверг	Пятница
8:45 – 10:20
10:30 – 12:05
12:15 – 13:50
14:35 – 16:10	C/К ОСАМ, Ф.Ф. Дедус, ауд. 507 С/К ВЗМБ, С.А. Махортых, ауд. 507
16:20 – 17:55	C/К ОСАМ, Ф.Ф. Дедус, ауд. 507 С/К ВЗМБ, С.А. Махортых, ауд. 507 С/К ЛАНР, Е.В. Дюкова, ауд. 645	С/К ИВКЛ, С.И. Гуров, ауд. 607	С/К БММО, Д.П. Ветров, ауд. 510 C/C АДМП, А.И. Майсурадзе, ауд. 582
18:05 – 19:40		С/К НМАДК, В.В. Рязанов, ауд. 510	С/С БММО, Д.П. Ветров, ауд. 510 С/К НММА, Л.М. Местецкий, ауд. 607	С/К ИИИ, И.Б. Гуревич, ауд. 607	С/С ПОСАКРП, К.В. Воронцов, ауд. 526б
20:00 – 21:30				С/С АОИПИ, И.Б. Гуревич, ауд. 607

Расписание основных занятий

Спецкурсы

• Байесовские методы машинного обучения, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, проходит по средам в ауд. 510, начало в 16-20.

  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.

• Исчисления высказываний классической логики, С.И. Гуров, проходит по вторникам в ауд. 607, начало в 16-20, первое занятие состоится 4 октября.

  В спецкурсе рассматриваются основные понятия пропозициональной логики. Даются методы характеризации формул алгебры логики, в частности, метод резолюций и метод семантических таблиц. Изучаются логические исчисления гильбертовского и генценовского типов и общие свойства формальных теорий. Рассматриваются свойства метатеории логических исчислений: корректность и непротиворечивость, семантическая полнота, полнота по Посту, разрешимость и независимость. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.

• Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения, Ф.Ф. Дедус, А.Н. Панкратов, Р.К. Тетуев, проходит один раз в две недели по понедельникам в ауд. 507, начало в 14-35.

  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).

• Вычислительные задачи математической биологии, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов, проходит один раз в две недели по понедельникам в ауд. 507, начало в 14-35.

  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, проходит по вторникам в ауд. 510, начало в 18-00.

  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.

• Непрерывные морфологические модели и алгоритмы, Л.М. Местецкий, проходит по средам в ауд. 607, начало в 18-00.

  Рассматривается задача анализа формы плоских фигур и связанные с ней приложения в области распознавания изображений, компьютерной графики и геоинформатики. Исследуются вопросы аппроксимации бинарных растровых изображений многоугольными фигурами, представления фигур циркулярными графами, вычисления скелетов, сравнения и преобразования формы на основе циркулярных графов.

• Логический анализ данных в распознавании, Е.В. Дюкова, проходит по понедельникам в ауд. 645, начало в 16-20.

  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.

• Извлечение информации из изображений, И.Б. Гуревич, проходит по четвергам в ауд. 607, начало в 18-30.

  В спецкурсе представлены постановки и методы решения математических и вычислительных задач, возникающих в связи с анализом и оцениванием информации, представляемой в виде изображений.

• Структурные методы анализа изображений и сигналов, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 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.

• Булевы уравнения и проблема SAT, С.И. Гуров, А.Г. Дьяконов.

• Метрические методы интеллектуального анализа данных, А.И. Майсурадзе.

  Рассматриваются методы и технологии, применяющиеся в интеллектуальном анализе данных (ИАД, data mining) и базирующиеся на понятиях сходства, близости, аналогии. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для всех фундаментальных задач ИАД, среди которых основное внимание в курсе уделено классификации, восстановлению регрессии, кластеризации, восстановлению пропущенных данных.

• Задачи распознавания в биоинформатике, К.В. Рудаков, И.Ю. Торшин.

  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

• Байесовские методы машинного обучения, н.с., к.ф.-м.н. Д.П.Ветров, проходит по средам в ауд. 510, начало в 18-10.

• Анализ данных в метрических пространствах, доц., к.ф.-м.н. А.И.Майсурадзе, проходит по средам в ауд. 582, начало в 16-20.

• Анализ и оценивание информации представленной в виде изображений, доц., к.ф.-м.н. И.Б.Гуревич, проходит по четвергам в ауд. 607, начало в 20-00.

• Проблемы обобщающей способности алгоритмов классификации, регрессии и прогнозирования, доц., д.ф.-м.н. К.В.Воронцов, проходит по пятницам в ауд. 526б, начало в 18-00.

• Новые методы в распознавании образов и прогнозировании, доц., к.ф.-м.н. С.И.Гуров.

• Спектральные методы в задачах математической биологии, проф., д.т.н. Ф.Ф.Дедус.

• Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей, доц., д.ф.-м.н А.Г.Дьяконов.

• 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.

• 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.

• Проблемно-ориентированные схемы распознавания, чл.-корр. РАН, проф. Рудаков Константин Владимирович, доц., к.ф.-м.н. Ю.В.Чехович.

• Стохастические методы прогнозирования, вед.н.с., д.т.н. А.М.Шурыгин.

Ссылки

http://vmk.somee.com — страница со спецкурсами и спецсеминарами факультета ВМК.