Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминары

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Расписание спецкурсов и спецсеминаров в весеннем семестре 2013/2014 уч.г.)
Строка 65: Строка 65:
!18:05 – 19:40
!18:05 – 19:40
|<small>С/С Учебно-исследовательский семинар «Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы», рук.: [[Участник:Sgur|С.И. Гуров]], [[Участник:AIM|А.И. Майсурадзе]], 606</small>
|<small>С/С Учебно-исследовательский семинар «Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы», рук.: [[Участник:Sgur|С.И. Гуров]], [[Участник:AIM|А.И. Майсурадзе]], 606</small>
-
|<small>С/С [[vetrovsem|БММО]], Ветров Д.П., 526б</small> <br>
+
|<small>С/С [[vetrovsem|БММО]], Ветров Д.П., 510</small> <br>
<small>С/К 18:00 [[Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов)|НМАДиК]], [[Участник:Rvv|В.В.Рязанов]], 504</small>
<small>С/К 18:00 [[Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов)|НМАДиК]], [[Участник:Rvv|В.В.Рязанов]], 504</small>
|
|
Строка 87: Строка 87:
В спецкурсе рассматриваются основные понятия пропозициональной логики. Даются методы характеризации формул алгебры логики, в частности, метод резолюций и метод семантических таблиц. Изучаются логические исчисления гильбертовского и генценовского типов и общие свойства формальных теорий. Рассматриваются свойства метатеории логических исчислений: корректность и непротиворечивость, семантическая полнота, полнота по Посту, разрешимость и независимость. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.
В спецкурсе рассматриваются основные понятия пропозициональной логики. Даются методы характеризации формул алгебры логики, в частности, метод резолюций и метод семантических таблиц. Изучаются логические исчисления гильбертовского и генценовского типов и общие свойства формальных теорий. Рассматриваются свойства метатеории логических исчислений: корректность и непротиворечивость, семантическая полнота, полнота по Посту, разрешимость и независимость. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.
}}
}}
-
<!-- КОНЕЦ ПЕРЕЧИСЛЕНИЯ СПЕЦКУРСОВ ТЕКУЩЕГО СЕМЕСТРА -->
 
-
}}<noinclude><!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ВСЕ ОСТАЛЬНЫЕ СПЕЦКУРСЫ-->
 
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)|Вероятностные тематические модели]]''', [[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]].
+
'''[[Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)|Логический анализ данных в распознавании]]''', [[Участник:Djukova|Е.В. Дюкова]], проходит по понедельникам в ауд. 678, начало в 16-20.
|Описание =
|Описание =
 +
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.
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Бммо|Байесовские методы машинного обучения]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]], [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]].
+
'''[[Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов)|Нестатистические методы анализа данных и классификации]]''', [[Участник:Rvv|В.В. Рязанов]], проходит по вторникам в ауд. 504, начало в 18-05.
-
|Описание =
+
|Описание =
-
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. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.
+
Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов. Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях.
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии''', [[Участник:Mest|Л.М. Местецкий]].
+
'''Методы поиска достоверных эмпирических закономерностей в многомерных данных''', [[Участник:Сенько Олег|О.В. Сенько]], проходит по четвергам в ауд. 607, начало в 16-20.
|Описание =
|Описание =
}}
}}
 +
<!-- КОНЕЦ ПЕРЕЧИСЛЕНИЯ СПЕЦКУРСОВ ТЕКУЩЕГО СЕМЕСТРА -->
 +
}}<noinclude><!-- ЗДЕСЬ ПЕРЕЧИСЛЯЮТСЯ ВСЕ ОСТАЛЬНЫЕ СПЕЦКУРСЫ-->
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)|Логический анализ данных в распознавании]]''', [[Участник:Djukova|Е.В. Дюкова]], проходит по понедельникам в ауд. 645, начало в 16-20. Первое занятие состоится 30 сентября.
+
'''[[Вероятностные тематические модели (курс лекций, К.В.Воронцов)|Вероятностные тематические модели]]''', [[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]].
|Описание =
|Описание =
-
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.
 
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''Методы поиска достоверных эмпирических закономерностей в многомерных данных''', [[Участник:Сенько Олег|О.В. Сенько]].
+
'''[[Бммо|Байесовские методы машинного обучения]]''', [[Участник:Dmitry Vetrov|Д.П. Ветров]], [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]].
|Описание =
|Описание =
 +
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. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
-
'''[[Нестатистические методы анализа данных и классификации (курс лекций, В.В.Рязанов)|Нестатистические методы анализа данных и классификации]]''', [[Участник:Rvv|В.В. Рязанов]].
+
'''Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии''', [[Участник:Mest|Л.М. Местецкий]].
-
|Описание =
+
|Описание =
-
Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов. Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях.
+
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =

Версия 13:33, 1 марта 2014

 
   
Кафедральные курсы
Спецкурсы/спецсеминары
Новости
Расписание
Учебный план
Персональный состав
Материалы
Дипломные работы
Просеминар
  Тел. +7-495-939-4202
e-mail: Изображение:MMP_email.jpg
Ученый секретарь: Д.П. Ветров
Все контакты

Содержание

Расписание спецкурсов и спецсеминаров в весеннем семестре 2013/2014 уч.г.

Пара Понедельник Вторник Среда Четверг Пятница
8:45 – 10:20
10:30 – 12:05
12:15 – 13:50
14:35 – 16:10
16:20 – 17:55 С/К ИВКЛ, Гуров С.И., 704

С/К ЛАДвР, Дюкова Е.В., 678

С/К «Методы поиска эмпирических закономерностей в многомерных данных», лектор Сенько Олег Валентинович, 607
18:05 – 19:40 С/С Учебно-исследовательский семинар «Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы», рук.: С.И. Гуров, А.И. Майсурадзе, 606 С/С БММО, Ветров Д.П., 510

С/К 18:00 НМАДиК, В.В.Рязанов, 504

20:00 – 21:35

Расписание основных занятий

Спецкурсы

  • Исчисления высказываний классической логики, С.И. Гуров, проходит по понедельникам в ауд. 704, начало в 16-00. Первое занятие 17 февраля.
    В спецкурсе рассматриваются основные понятия пропозициональной логики. Даются методы характеризации формул алгебры логики, в частности, метод резолюций и метод семантических таблиц. Изучаются логические исчисления гильбертовского и генценовского типов и общие свойства формальных теорий. Рассматриваются свойства метатеории логических исчислений: корректность и непротиворечивость, семантическая полнота, полнота по Посту, разрешимость и независимость. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.
  • Логический анализ данных в распознавании, Е.В. Дюкова, проходит по понедельникам в ауд. 678, начало в 16-20.
    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.
  • Нестатистические методы анализа данных и классификации, В.В. Рязанов, проходит по вторникам в ауд. 504, начало в 18-05.
    Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов. Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях.
  • Методы поиска достоверных эмпирических закономерностей в многомерных данных, О.В. Сенько, проходит по четвергам в ауд. 607, начало в 16-20.
  • Байесовские методы машинного обучения, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов.
    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. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.
  • Логико-статистические модели в распознавании, прогнозировании и интеллектуальном анализе данных, О.В. Сенько.
    Рассматриваются методы интеллектуального анализа данных, основанные на выделении в многомерном пространстве прогностических переменных областей, в которых значения прогнозируемой переменной достоверно отличаются от средних значений по всей выборке. Верификация выявленных закономерностей проводится с помощью рандомизированных перестановочных тестов. Приводятся примеры использования рассматриваемых методов при решении разнообразных прикладных задач.
  • Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения, Ф.Ф. Дедус. Лекции проходят один раз в две недели по 4 академических часа.
    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).
  • Вычислительные задачи математической биологии, А.Н. Панкратов. Лекции проходят один раз в две недели по 4 академических часа.
    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.
  • Методы оптимизации в машинном обучении, Д.А. Кропотов.
    В спецкурсе рассматриваются классические и современные методы непрерывной оптимизации, а также особенности их применения для задач оптимизации, возникающих в машинном обучении. Основной упор в изложении делается на практические аспекты реализации и использования методов. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.
  • Извлечение информации из изображений, И.Б. Гуревич.
    В спецкурсе представлены постановки и методы решения математических и вычислительных задач, возникающих в связи с анализом и оцениванием информации, представляемой в виде изображений.
  • Теория надёжности обучения по прецедентам, К.В. Воронцов.
    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.
  • Непрерывные морфологические модели и алгоритмы, Л.М. Местецкий.
    Рассматривается задача анализа формы плоских фигур и связанные с ней приложения в области распознавания изображений, компьютерной графики и геоинформатики. Исследуются вопросы аппроксимации бинарных растровых изображений многоугольными фигурами, представления фигур циркулярными графами, вычисления скелетов, сравнения и преобразования формы на основе циркулярных графов.
  • Задачи распознавания в биоинформатике, К.В. Рудаков, И.Ю. Торшин.
    Данный курс рассчитан на будущих специалистов в области математики и информатики. На примере биоинформатики иллюстрируется, как математик мог бы вникать в специфику предметной области, чтобы суметь успешно приспособить известные ему методы для решения прикладных и исследовательских задач.
  • Метрические методы интеллектуального анализа данных, А.И. Майсурадзе.
    Рассматриваются методы и технологии, применяющиеся в интеллектуальном анализе данных (ИАД, data mining) и базирующиеся на понятиях сходства, близости, аналогии. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для всех фундаментальных задач ИАД, среди которых основное внимание в курсе уделено классификации, восстановлению регрессии, кластеризации, восстановлению пропущенных данных.

Спецсеминары

  • Учебно-научный семинар «Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы», доц., к.ф.-м.н. С.И.Гуров, доц., к.ф.-м.н. А.И.Майсурадзе.

Ссылки

http://vmk.somee.com — страница со спецкурсами и спецсеминарами факультета ВМК.

Личные инструменты