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

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(+ спецкурс Сенько)
(+ спецкурс Дедуса, Панкратова)
Строка 57: Строка 57:
!16:20 – 17:55
!16:20 – 17:55
| <small>С/К [[Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)|ЛАДР]], [[Участник:Djukova|Дюкова Е.В.]], 606</small>
| <small>С/К [[Логический анализ данных в распознавании (курс лекций, Е.В. Дюкова)|ЛАДР]], [[Участник:Djukova|Дюкова Е.В.]], 606</small>
-
|
+
| <small>С/К [[Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус)|ОСАМ]], Дедус Ф.Ф., 607<br> С/К [[Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов)|Панкратов А.Н.]], 607</small>
|
|
|
|
Строка 99: Строка 99:
|Описание =
|Описание =
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.
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.
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус)|Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения]]''', Ф.Ф. Дедус, проходит по вторникам в ауд. 607, начало в 16-20. Лекции проходят один раз в две недели по 4 академических часа.
 +
|Описание =
 +
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).
 +
}}
 +
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 +
'''[[Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов)|Вычислительные задачи математической биологии]]''', А.Н. Панкратов, проходит по вторникам в ауд. 607, начало в 16-20. Лекции проходят один раз в две недели по 4 академических часа.
 +
|Описание =
 +
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.
}}
}}
<!-- КОНЕЦ ПЕРЕЧИСЛЕНИЯ СПЕЦКУРСОВ ТЕКУЩЕГО СЕМЕСТРА -->
<!-- КОНЕЦ ПЕРЕЧИСЛЕНИЯ СПЕЦКУРСОВ ТЕКУЩЕГО СЕМЕСТРА -->
Строка 111: Строка 121:
|Описание =
|Описание =
В спецкурсе представлены постановки и методы решения математических и вычислительных задач, возникающих в связи с анализом и оцениванием информации, представляемой в виде изображений.
В спецкурсе представлены постановки и методы решения математических и вычислительных задач, возникающих в связи с анализом и оцениванием информации, представляемой в виде изображений.
-
}}
 
-
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 
-
'''[[Вычислительные задачи математической биологии (курс лекций, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов)|Вычислительные задачи математической биологии]]''', С.А. Махортых.
 
-
|Описание =
 
-
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.
 
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
'''[[Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)|Теория надёжности обучения по прецедентам]]''', [[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]].
'''[[Теория надёжности обучения по прецедентам (курс лекций, К. В. Воронцов)|Теория надёжности обучения по прецедентам]]''', [[Участник:Vokov|К.В. Воронцов]].
|Описание = 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.
|Описание = 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.
-
}}
 
-
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
 
-
'''[[Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения (курс лекций, Ф.Ф. Дедус)|Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения]]''', Ф.Ф. Дедус.
 
-
|Описание =
 
-
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).
 
}}
}}
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название =

Версия 12:48, 19 февраля 2013

 
   
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 2012/2013 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 ЛАДР, Дюкова Е.В., 606 С/К ОСАМ, Дедус Ф.Ф., 607
С/К Панкратов А.Н., 607
С/К ИВКЛ, Гуров С.И., 704
18:05 – 19:40 С/К НМАДК, Рязанов В.В., 504 С/К ЛСМРПАД, Сенько О.В., 609
С/С БММО, Ветров Д.П., 524
20:00 – 21:35

Расписание основных занятий

Спецкурсы

  • Логический анализ данных в распознавании, Е.В. Дюкова, проходит по понедельникам в ауд. 606, 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.
  • Исчисления высказываний классической логики, С.И. Гуров, проходит по пятницам в ауд. 704, начало в 16-20.
    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.
  • Нестатистические методы анализа данных и классификации, В.В. Рязанов, проходит по понедельникам в ауд. 504, начало в 18-00.
    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.
  • Логико-статистические модели в распознавании, прогнозировании и интеллектуальном анализе данных, О.В. Сенько, проходит по вторникам в ауд. 609, начало в 18-00.
    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, проходит по вторникам в ауд. 607, начало в 16-20. 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, проходит по вторникам в ауд. 607, начало в 16-20. 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, читается в осеннем семестре.
    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.
  • 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.

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