Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Учебный план
Материал из MachineLearning.
Учебный план
Направление: 010900 — «Прикладные математика и физика».
Магистерская программа: 010990 — «Интеллектуальный анализ данных».
Название курса | Преподаватели | Курссеместр | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
36 | 47 | 48 | 59 | 510 | 611 | ||
Бакалавриат | |||||||
Прикладная линейная алгебра | Вьюгин И.В. | Э | |||||
Прикладные пакеты статистического анализа данных | Мартынов Г.В., Прохоров А.А. | Н | |||||
Избранные главы теории оптимизации. Приложения теории экстремума | Магарил-Ильяев Г.Г. | Д | |||||
Дополнительные главы функционального анализа и элементы дифференциальной геометрии | Пирогов С.А. | Э | Э | ||||
Основные методы кластеризации и распознавания | Карпенко С.М. | Э | |||||
Основы статистического моделирования и исследование зависимостей | Бурнаев Е.В. | Д | |||||
Математические основы машинного обучения | Вьюгин В.В. | Э | |||||
Анализ моделей и оптимизация в условиях стохастической неопределенности | Дорофеев Е.В. | Д | |||||
Основные методы и алгоритмы анализа многомерных данных | Бернштейн А.В. | Э | |||||
Магистратура | |||||||
Анализ и распознавание изображений | Местецкий | Э | |||||
Обработка сигналов и многомерных массивов данных | Моттль | Д | Э | ||||
Дискретная оптимизация | Сигал | Э | |||||
Прикладной комбинаторный анализ | Сметанин | Э | |||||
Интеллектуальные системы | Рудаков | Д | |||||
Анализ данных в метрических пространствах | Майсурадзе | Э | |||||
Информационное моделирование | Стрижов | Э | |||||
Биоинформатика | Торшин | Э | |||||
Требования учебного отдела | |||||||
НИР | Д | Д | Д | Д | Д | ||
Всего зачетов (не более) | 1 | 2 | 2 | 3 | 2 | 3 | |
Всего экзаменов (не более) | 1 | 2 | 2 | 2 | 2 | 4 | |
Всего часов (не более) | 8 | 8 | 8 | 8 | 4 | 12 |
- Э - экзамен
- Д - дифференцированный зачет
- Н - недифференцированный зачет