Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
   
Кафедральные курсы
Спецкурсы/спецсеминары
Новости
Расписание
Учебный план
Персональный состав
Материалы
Диссертации/дипломные работы
Просеминар
  Тел. +7-495-939-4202
e-mail: Изображение:MMP_email.jpg
Ученый секретарь: Д.А. Кропотов
Все контакты
О кафедре

Кафедра Математических методов прогнозирования ВМК МГУ создана в 1997 году. Организатор и заведующий кафедрой — лауреат Ленинской премии, академик РАН Юрий Иванович Журавлев. Кафедра готовит специалистов в области распознавания образов, машинного обучения, интеллектуального анализа данных, биоинформатики, анализа изображений и др. Подробнее

Новости

07.07.2022 г.: Для поступающих в магистратуру кафедры (из тех, кто не заканчивал бакалавриат кафедры) для участия в доп.испытании на программу просьба добавиться в телеграм-чат. Также просьба заполнить анкету с информацией о себе.

05.05.2022 г.: Добавлен список студентов 2-го курса, распределённых на кафедру.



Все новости

Объявления о курсах

Уважаемые участники спецкурса ИИ в ИИ! 7 октября в 18 часов в аудитории П-5 состоится третья лекция спецкурса ИИ в ИИ от компании Авито.Тех Программа третьей лекции: 1. Гилязев Руслан Айдарович. Автоматическая разметка данных с помощью эвристик 2. Чернышев Вадим Дмитриевич. Использование синтетических данных 3. Игнатьева Анастасия Юрьевна. Разбор кейса 4. Будылин Роман Яковлевич. Ответы на вопросы о конкурсе

Начинается чтение спецкурса "Логический анализ данных в распознавании" (Logical data analysis in recognition). Спецкурс проводит д.ф.-м.н. Е.В. Дюкова. Первая лекция состоится 12.10.2022 в 16:20. 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 распознавания на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели 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: http://www.ccas.ru/frc/papers/djukova03mp.pdf. Преподавание спецкурса в режиме ОНЛАЙН. Презентации лекций выставлены на сайте кафедры ММП. Записаться на спецкурс и задать вопрос можно, послав письмо на адрес: edjukova@mail.ru.

Проводится чтение спецкурса "Методы машинного обучения и поиск закономерности в данных" (Machine learning and search of regularities). Спецкурс проводит д.ф.-м.н. О.В. Сенько. В спецкурсе будут рассматриваться способы решения разнообразных задач прогнозирования, распознавания, классификации, основанные на обучении по данным. Будет дан обзор существующих направлений и методов машинного обучения, рассмотрены различные современные математически обоснованные способы повышения эффективности. Будут приведены примеры успешно решенных задач диагностики, прогнозирования, в различных областях, включая медицину, экономику, бизнес, антропологию, социологию, химию, и др. Будет рассказано о математически обоснованных методах оценки качества полученных решений. Будут рассмотрены тесно связанные с машинным обучением задачи интеллектуального анализа данных, включая кластеризацию и поиск достоверных эмпирических закономерностей.

Начинается чтение совместного спецкурса для студентов ВМК "Непрерывные морфологические модели и алгоритмы" (Continuous morphological models and algorithms). Спецкурс проводит д.т.н. Л.М. Местецкий. В компьютере изображения представляются прямоугольными матрицами точек, обладающих определенным цветом и яркостью. Такое дискретное представление является удобным для ввода, запоминания, обработки в компьютере. Однако для анализа и распознавания формы объектов на изображении человеку привычнее и проще оперировать непрерывными геометрическими фигурами. Основные преимущества непрерывного представления формы объектов: адекватность его с физической сущностью «сплошных» объектов реального мира, возможность использования методов «непрерывной» математики для анализа, преобразования, распознавания формы объектов. В курсе рассматриваются основы непрерывного подхода к анализу формы объектов в дискретных изображениях. Сюда входит аппроксимация бинарных растровых изображений многоугольными фигурами, медиальное представление фигур с помощью скелетов и радиальных функций, сравнение и преобразование формы на основе медиального представления. Будут рассмотрены приложения непрерывных моделей формы в распознавании изображений: жесты, биометрия, тексты печатные и рукописные, насекомые, листья растений. Время занятий - по средам в 18:10. ауд. 609 Записаться на спецкурс и задать вопрос можно, послав письмо на адрес: mestlm@mail.ru. Первая лекция - 5 октября 2022 г. в 18:10.

Проводится чтение спецкурса для студентов бакалавриата [["Основные модели данных в аналитической деятельности" (Fundamrntal Data Models in Data Analysis). Данный курс входит в академическую программу по искусственному интеллекту. Спецкурс проводит доцент кафедры математических методов прогнозирования А.И. Майсурадзе]]. Время занятый по пятницам в 16:20, аудитория 612. В наши дни автоматизация и оптимизация многих видов деятельности невозможна без сбора и последующего анализа больших объёмов информации. При этом со временем стало ясно, что некоторые способы хранить и читать данные – модели данных – особенно удобны для людей. Именно такие модели стали универсальным языком общения людей с самыми разными технологиями. В этом смысле широчайшее распространение получила реляционная модель, а одним из самых широкоупотребительных языков оказался SQL, и сегодня самые разные технологии (совсем не только реляционные) позволяют его использовать. В ходе занятий мы будем осваивать именно само аналитическое мышление, принятое в отрасли обработки и анализа данных. Это мышление применимо в самых разных технологиях или продуктах. В курсе на практических примерах будут даваться знания и отрабатываться навыки, которые понадобятся практически любому аналитику при работе с источниками данных. Акцент делается именно на аналитической деятельности: аналитик пользуется системами сбора и хранения данных, но не собирается администрировать их. Занятия предполагают интерактивное выполнение заданий на реальных БД. Студентам рекомендуется приходить с ноутбуками. Специальной предварительной подготовки не требуется: любой студент ВМК обладает достаточными навыками для участия в курсе. Дополнительная информация о курсе доступна на портале http://www.machinelearning.ru Для записи на курс просим заполнить форму https://forms.gle/N3koQmKUNUB9SVLM7

Проводится чтение спецкурса для студентов магистратуры [["Методы и технологии анализа данных" (Methods and Technologies of Data Analysis). Спецкурс проводит доцент кафедры математических методов прогнозирования А.И. Майсурадзе]]. Время занятый по средам в 18:05, аудитория 612. Успех и сама возможность проведения многих современных индустриальных и научных проектов в самых разных предметных областях всё чаще зависит от корректного сбора данных и анализа накопленной информации. Поэтому в наши дни практически каждый специалист должен иметь представление о возможностях и ограничениях, которые возникают при использовании существующего арсенала методов и технологий всех уровней анализа данных. Цель предлагаемого курса состоит в том, чтобы создать у слушателя представление об аналитической деятельности как связи теории и доступного инструментария. Рассматриваются основные классы задач прикладной статистики, статистического распознавания, машинного обучения. Дополнительная информация о курсе доступна на портале http://www.machinelearning.ru Для записи на курс просим заполнить форму https://forms.gle/N3koQmKUNUB9SVLM7

Все объявления

Сотрудники
Ссылки
   
Студентам второго курса

Презентация кафедры с ярмарки кафедр 2017 года

Кафедральные курсы в текущем семестре

Третий курс

Четвёртый курс

  • Прикладной статистический анализ данных, О.В. Сенько.

Магистры, 1-й год обучения

Магистры, 2-й год обучения


Все кафедральные курсы

Спецкурсы в текущем семестре

Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) лектор Е.В. Дюкова лекция №7, лекция №8, для бакалавров. Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) лектор Е.В. Дюкова лекция №5, лекция №6, для бакалавров. Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) лектор Е.В. Дюкова лекция №3, лекция №4, для бакалавров. Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) лектор Е.В. Дюкова лекция №1, лекция №2, для бакалавров. Все спецкурсы

Спецсеминары в текущем семестре
Материалы

Рекомендации

Файлы

  • mmp-fish-kurs — образцы оформления курсовых работ в MS Word и LaTeX.
  • Программа вступительного экзамена в аспирантуру по философии.
  • Программа вступительного экзамена в аспирантуру по математике (основная часть + дополнение для специальности 01.01.09).
  • Программа кандидатского минимума по специальности 01.01.09.

Все материалы


Все подстраницы:

Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявленийМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/МатериалыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный составМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/ПросеминарМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминарыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план
Личные инструменты