Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Материал из MachineLearning.

Версия от 12:53, 21 января 2011; Yury Chekhovich (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Заведующий кафедрой — лауреат Ленинской премии, академик РАН, д.ф.-м.н., профессор Юрий Иванович Журавлёв

Содержание

1 Доска объявлений
2 Кафедральные курсы
3 Спецкурсы
4 Спецсеминары
5 Преподаватели
6 Материалы для студентов
- 6.1 Рекомендации
- 6.2 Шаблоны
7 Ссылки

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

{{#if: | |

24.09.2024 года: Начинается чтение спецкурса Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) Читают д.ф.-м.н. Е.В. Дюкова и к. ф.-м.н. П.А. Прокофьев. Первое занятие состоится 14 октября 2024 г. в 17.15 в ауд. 653..

В спецкурсе будут изложены общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Будут рассмотрены подходы к конструированию процедур классификации по прецедентам на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели логических процедур классификации и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач.

Спецкурс для бакалавров 2-4 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие. Презентации лекций выставлены на сайте кафедры ММП. Записаться на спецкурс и задать вопрос можно, послав письмо на адрес: edjukova@mail.ru или p_prok@mail.ru.

Все новости

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.

Прикладная алгебра (часть I), А.Г.Дьяконов

Алгоритмы, модели, алгебры, А.Г.Дьяконов

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, понедельник, 16:20, ауд. 653.
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.

Структурные методы анализа изображений и сигналов, Д.П.Ветров. В 2010/11 учебном году 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 аппарат теории вероятностей. В единых терминах излагаются 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.