Участник:Dj

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Некоторые события научной и педагогической жизни)
(Некоторые события научной и педагогической жизни)
Строка 56: Строка 56:
|2009||
|2009||
* Защита докторской диссертации [http://vak.ed.gov.ru/common/img/uploaded/files/vak/announcements/fiz_mat/2009/13-07/DyakonovAG.pdf «Алгебраические замыкания обобщённой модели алгоритмов распознавания, основанных на вычислении оценок»] (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика»).
* Защита докторской диссертации [http://vak.ed.gov.ru/common/img/uploaded/files/vak/announcements/fiz_mat/2009/13-07/DyakonovAG.pdf «Алгебраические замыкания обобщённой модели алгоритмов распознавания, основанных на вычислении оценок»] (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика»).
-
* Написал свою самую «красивую» научную работу... [http://www.springerlink.com/content/e5182m25g1111134/ Критерии вырожденности матрицы попарных l1-расстояний и их обобщения] // Доклады Академии наук, 2009, Т. 425, №1, С.11–14.
+
* Написал свою самую «красивую» научную работу... [http://www.springerlink.com/content/e5182m25g1111134/ Критерии вырожденности матрицы попарных l1-расстояний и их обобщения] // Доклады Академии наук, 2009, Т. 425, №1, С.11–14. См. также [http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=im&paperid=5404&option_lang=rus полную версию] // Изв. РАН. Сер. матем., 2012, т. 76, вып. 3, с. 93–110.
 +
 
* Проводил семинары в [http://company.yandex.ru/academic/school/ школе анализа данных «Яндекс»] по курсам [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|«Машинное обучение»]], [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|«Методы машинного обучения в анализе данных»]].
* Проводил семинары в [http://company.yandex.ru/academic/school/ школе анализа данных «Яндекс»] по курсам [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|«Машинное обучение»]], [[Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)|«Методы машинного обучения в анализе данных»]].
|-
|-

Версия 13:19, 5 сентября 2012

Содержание

Изображение:AvDyakonov.jpg    Дьяконов Александр Геннадьевич

д.ф.-м.н., уч.зв.: доцент
Выпускник факультета ВМК МГУ, школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв.
Доцент кафедры «Математических методов прогнозирования» ВМК МГУ.
С.н.с. Вычислительного центра им. А. А. Дородницына РАН.

Руководитель спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей».

Член Совета молодых ученых ВМК МГУ.

Персональный сайт: alexanderdyakonov.narod.ru
Почта: djakonov+собака+мэил.ру


Мои обновления

Лекция "Введение в анализ данных" принимаю любые предложения и замечания по содержанию.

Сделана страничка Практикум на ЭВМ (317)

По просьбам слушателей: Шаманство в анализе данных

Некоторые события научной и педагогической жизни

Год
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
  • Третье место (из 27) в конкурсе «BCI competition III» по классификации сигналов головного мозга.
2004
2003
  • Защита кандидатской диссертации «Построение простых нормальных форм характеристических функций классов в задачах распознавания с целочисленной и бинарной информацией» (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика», научный руководитель: Юрий Иванович Журавлёв).
  • Написал свою «самую прикладную» статью... Построение ДНФ последовательным перемножением // ЖВМиМФ, 2003, т. 43, № 10, c. 1569–1580.
  • Разработал лекции и семинары курса Прикладная алгебра (часть I), разработал Практикум на ЭВМ (3 курс, ММП), разработал и прочитал спецкурс «Бинарные функции в распознавании образов».
  • Стал полноштатным сотрудником факультета ВМК МГУ.
2002
2000
  • Медаль РАН для студентов ВУЗов за лучшую научную работу.
  • Написал первую «серьёзную» научную статью... О выборе системы опорных множеств для эффективной реализации алгоритмов распознавания типа вычисления оценок // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2000, Т. 40, №7, С. 1104-1118.

Научные интересы

  • классификация (распознавание образов) и прогнозирование
  • дискретная математика
  • алгебраический подход и теория интерполяции
  • прикладные задачи анализа данных (data mining)

Преподавание в МГУ

Все учебные материалы выложены по адресу [[3]].

Личные инструменты