Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план

Дисциплина	Курс_{семестр}
Дисциплина	3₅	3₆	4₇	4₈
Экономика	Э
Межфакультетские курсы	Н	Н
Социология			Н
Лингвистическая культура (англ.яз.)			Н
Основы кибернетики		Н	Э
Статистическая физика	Э
Практикум на ЭВМ	Д	Д	Д
Численные методы		Э
Уравнения математической физики	Э
Базы данных			Н
Суперкомпьютеры и параллельная обработка данных			Н
Компьютерная графика	Н
Функциональный анализ	Н
Методы оптимизации		Э
Доп. главы дискретной математики	Н
Случайные процессы		Н
Математические модели в экономике			Н
Пакеты прикладных программ				Н
Вероятностные модели	Н
Оптимальное управление	Э	Н
Теория игр и исследование операций				Э
Спецсеминар	Н		Н
Курсовая работа		О
Прикладная алгебра		Э	Э
Математические методы распознавания образов	Э	Э
Дискретная оптимизация		Н
Обработка и распознавание изображений		Э
Байесовские методы машинного обучения			Э
Графические модели				Э
Прикладной статистический анализ данных				Э
Спецкурс по выбору студента			Э
Преддипломная практика			О
Физическая культура	Б	Б
Выпускная квалификационная работа бакалавра				О
Государственный экзамен				О
Всего
Всего зачетов	7	7	8	1
Всего экзаменов	5	5	4	5

Э – экзамен
Д – дифференцированный зачет
Н – недифференцированный зачет
О – оценка
Б – без отчётности

Магистерская программа (5-й и 6-й курсы)

Дисциплина	Год_{семестр}
Дисциплина	1₁	1₂	2₃	2₄
Иностранный язык	Н	Э
Правоведение		Э
Современная философия и методология науки	Э
Суперкомпьютерное моделирование и технологии			Э
Межфакультетские курсы	Н	Н
История и методология прикладной математики и информатики			Н
Прикладные задачи анализа данных	Э
Методы оптимизации в машинном обучении	Э
Компьютерные методы обработки сигналов (на англ. яз.)	Э
Математические методы анализа текстов		Э
Логические и комбинаторные методы анализа данных		Э
Глубинное обучение			Э
Алгоритмика			Н
Математические методы классификации			Э	Э
Спецкурс по выбору студента		Э	Э	Э
Научно-исследовательская работа			Н
Государственный экзамен				О
Выпускная квалификационная работа магистра				О
Всего
Всего зачетов	2	2	3	0
Всего экзаменов	4	4	5	5

Э – экзамен
Н – недифференцированный зачет
О – оценка

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%28%D0%BA%D0%B0%D1%84%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B0_%D0%92%D0%9C%D0%B8%D0%9A_%D0%9C%D0%93%D0%A3%29/%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD»

Категория: Кафедра Математические методы прогнозирования ВМиК МГУ

@@ Строка 305: / Строка 305: @@
     |Э
     |
-    |
-  |-
-    |Русский язык, деловое общение
-    |
-    |
-    |Э
     |
   |-
@@ Строка 337: / Строка 331: @@
     |
   |-
-    |Алгоритмы, модели, алгебры
+    |Прикладные задачи анализа данных
     |Э
     |
@@ Строка 343: / Строка 337: @@
     |
   |-
-    |Алгебраические методы обработки данных
+    |Методы оптимизации в машинном обучении
     |Э
     |
@@ Строка 349: / Строка 343: @@
     |
   |-
-    |Прикладная алгебра
+    |Компьютерные методы обработки сигналов (на англ. яз.)
     |Э
     |
@@ Строка 355: / Строка 349: @@
     |
   |-
-    |Логические и комбинаторные методы анализа данных
+    |Математические методы анализа текстов
     |
     |Э
@@ Строка 361: / Строка 355: @@
     |
   |-
-    |Курс на английском языке
+    |Логические и комбинаторные методы анализа данных
     |
     |Э
@@ Строка 367: / Строка 361: @@
     |
   |-
-    |Неклассические математические модели обработки данных
+    |Глубинное обучение
     |
     |
@@ Строка 373: / Строка 367: @@
     |
   |-
-    |Планирование научных исследований
+    |Алгоритмика
     |
     |

Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план

Материал из MachineLearning.

Версия 18:42, 4 июля 2017

Содержание

Бакалавриат (3-й и 4-й курсы)

Магистерская программа (5-й и 6-й курсы)

Просмотры

Личные инструменты

Навигация

Поиск

Инструменты