Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/О кафедре
Материал из MachineLearning.
|
Кафедра Предсказательного моделирования и оптимизации — базовая кафедра ФУПМ МФТИ. Базовый институт — Институт Проблем Передачи Информации РАН и компания DATADVANCE. Готовит студентов по специальности «Прикладные математика и физика» (511600).
История создания
Кафедра Предсказательного моделирования и оптимизации основана в 2011 году Институтом Проблем Передачи Информации РАН (ИППИ РАН) и компанией DATADVANCE, совместным российско-французским предприятием, занимающимся развитием теоретических разработок ИППИ РАН в области предсказательного моделирования и оптимизации, их реализацией в коммерческих программных продуктах, внедрением и последующим сопровождением.
 | Заведующий кафедрой: директор ИППИ РАН, академик РАН, профессор КУЛЕШОВ Александр Петрович |  | Зам. зав. кафедрой: зав. сектором Интеллектуального анализа данных и моделирования ИППИ РАН, к.ф.-м.н., доцент БУРНАЕВ Евгений Владимирович |
Базовые организации
Научные направления
- распознавание образов и прогнозирование (machine learning);
- поиск закономерностей в данных (data mining);
- комбинаторные и алгебраические методы анализа алгоритмов;
- обработка сигналов и анализ временных рядов;
- обработка и анализ изображений;
- анализ текстов (text mining).
Направления прикладных исследований и разработок
- прикладные системы классификации и распознавания образов;
- прогнозирование цен и объёмов продаж электроэнергии;
- прогнозирование продаж;
- кредитный скоринг и оценка рисков;
- мониторинг финансовых рынков и автоматические торговые системы;
- анализ клиентских сред для производственных, телекоммуникационных, торговых компаний;
- анализ поведения пользователей в сети Интернет (web usage mining);
- поиск и идентификация заимствований (плагиата);
- имитационное моделирование автотранспортных потоков.
Специализация «Интеллектуальный анализ данных» предоставляет увлекательную возможность заниматься самыми разными предметными областями, применяя к ним одну и ту же фундаментальную математику.
Имеется возможность совмещать обучение на специализации с работой в отделе Вычислительных методов прогнозирования ВЦ РАН или в компании Форексис, занимаясь разработкой и внедрением наукоемких программных продуктов и систем интеллектуального анализа данных. Партнерами и клиентами Форексис являются: КБ «Петрокоммерц», ТД «Перекресток», ММВБ, РАО ЕЭС, АП «Домодедово», и др.
Учебный план
Направление: 511600 — «Прикладная математика и физика».
Магистерская программа: 511656 — «Математические и информационные технологии».
| Название курса | Преподаватели | Курссеместр | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 36 | 47 | 48 | 59 | 510 | 611 | ||
| Бакалавриат | |||||||
| Прикладная математическая логика | Захаров | Н | Э | ||||
| Машинное обучение (программа курса) | Воронцов | Э | Э | ||||
| Семинар по специальности | все по очереди | – | |||||
| Численные методы обучения по прецедентам (практикум) | Стрижов | Д | Н | Д | |||
| Методы дискретного анализа в распознавании образов | Журавлёв | Э | |||||
| Основания алгебраического подхода к синтезу корректных алгоритмов | Рудаков | Д | Э | ||||
| Обработка изображений | Местецкий | Д | |||||
| 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
Преподаватели и научные руководители
Профессоры
- Журавлёв Юрий Иванович, академик РАН
- Рудаков Константин Владимирович, член-корреспондент РАН
- Местецкий Леонид Моисеевич, д.т.н., проф.
- Моттль Вадим Вячеславович, д.т.н., проф.
- Сигал Израиль Хаимович, д.ф.-м.н., проф.
Преподаватели
- Сметанин Юрий Геннадиевич, д.ф.-м.н., с.н.с.
- Лавров Игорь Андреевич, к.ф.-м.н., доц.
- Воронцов Константин Вячеславович, д.ф.-м.н.
- Чехович Юрий Викторович, к.ф.-м.н.
- Стрижов Вадим Викторович, к.ф.-м.н.
- Майсурадзе Арчил Ивериевич, к.ф.-м.н.
Контакты
- Вопросы можно задавать в обсуждении этой страницы
- Страница замзава
- Письмо замзаву
- Телефон: +7(499)135-41-63
Литература
Обзорные статьи по специальности, рекомендуемые студентам для изучения на кафедре иностранных языков:
- A. Jain, P. Duin, and J. Mao. Statistical pattern recognition: A review // IEEE Transactions on PAMI 22(1), pp. 4-37, 2000.
- G. Dietterich. Machine learning research: Four current directions // AI Magazine, 18(4):97--136, 1997.
- S. R. Kulkarni, G. Lugosi, S. S. Venkatesh. Learning Pattern Classification—A Survey // IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 44, No. 6, October 1998.
- P. Langley, H. A. Simon. Applications of machine learning and rule induction // Communications of the ACM. Vol. 38, No. 11, Pp. 54–64, 1995.
- S. Thrun, C. Faloutsos, T. Mitchell, L. Wasserman. Automated Learning and Discovery: State-Of-The-Art and Research Topics in a Rapidly Growing Field // CMU, Pittsburgh, 1998.
Ссылки
- Кафедра Предсказательного моделирования и оптимизации ФУПМ МФТИ - страница на сайте ИППИ РАН
- Кафедра предсказательного моделирования и оптимизации (ИППИ РАН) - страница на портале Физтех.ru
