Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы

Материал из MachineLearning.

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

---

Содержание 1 Третий курс 2 Четвёртый курс 3 Магистры, 1-й год обучения 4 Архив курсов

Третий курс

• Практикум на ЭВМ, М.В. Фигурнов

• Математические методы распознавания образов: лекции (К.В. Воронцов), семинары (Е.А. Соколов)

  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 (3-й поток), С.И. Гуров, Д.А. Кропотов

  Обзорный курс для студентов 3-го потока по основам прикладной алгебры (группы, кольца, поля, частично-упорядоченные множества) и ее приложениям в кодировании и комбинаторике.

• Прикладная алгебра (часть 1), А.Г. Дьяконов

• Обработка и распознавание изображений, Л.М. Местецкий

Четвёртый курс

• Практикум на ЭВМ, А.И. Майсурадзе

• Байесовские методы в машинном обучении, Д.П. Ветров (лекции), М.В. Фигурнов (семинары)

• Прикладная алгебра (часть 2), С.И. Гуров

• Графические модели, Д.П. Ветров (лекции), Д.А. Кропотов, М.В. Фигурнов (семинары)

• Прикладной статистический анализ данных, Е. Рябенко

  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.

Магистры, 1-й год обучения

• Алгебраические методы обработки данных, Ю.И. Журавлев

• Алгоритмы, модели, алгебры, А.Г. Дьяконов

• Прикладная алгебра, В.К. Леонтьев

• Логические и комбинаторные методы анализа данных, С.И. Гуров

• Дисциплина на английском языке, О.В. Красоткина

• Математические методы классификации, К.В. Рудаков

• Неклассические математические модели обработки данных, А.И. Майсурадзе

Архив курсов

• Математические основы теории прогнозирования, О.В. Сенько
• Прикладные системы распознавания и прогнозирования, К.В. Рудаков и др.
• Математические методы прогнозирования, А.М. Шурыгин