Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Текущая версия (12:18, 31 августа 2023) (править) (отменить)
 
(11 промежуточных версий не показаны.)
Строка 33: Строка 33:
|}
|}
|style="border-left:1px #aaa solid"| 
|style="border-left:1px #aaa solid"| 
-
|Тел. +7-495-939-4202<br>e-mail: [[Изображение:MMP_email.jpg]]<br>Ученый секретарь: [[Участник:Kropotov|Д.А. Кропотов]]<br>'''[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре#Контакты|Все контакты]]'''
+
|Тел. +7-495-939-4202<br>e-mail: [[Изображение:MMP_email.jpg]]<br>Ученый секретарь: О.А. Кравцова<br>'''[[Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре#Контакты|Все контакты]]'''
|}
|}
----
----
Строка 62: Строка 62:
|Н
|Н
|
|
-
|
 
-
|-
 
-
|Социология
 
-
|
 
-
|
 
-
|Н
 
|
|
|-
|-
Строка 77: Строка 71:
|-
|-
|Основы кибернетики
|Основы кибернетики
 +
|Э
 +
|
|
|
-
|Н
 
-
|Э
 
|
|
|-
|-
Строка 119: Строка 113:
|-
|-
|Компьютерная графика
|Компьютерная графика
 +
|
|Н
|Н
-
|
 
|
|
|
|
Строка 131: Строка 125:
|-
|-
|Методы оптимизации
|Методы оптимизации
-
|
+
|Б
|Э
|Э
|
|
|
|
|-
|-
-
|Доп. главы дискретной математики
+
|Доп. главы дискретной математики и кибернетики
-
|Н
+
|
|
|
|
 +
|Э
|
|
|-
|-
Строка 167: Строка 161:
|-
|-
|Оптимальное управление
|Оптимальное управление
-
|Э
 
|Н
|Н
 +
|Д
|
|
|
|
|-
|-
|Теория игр и исследование операций
|Теория игр и исследование операций
-
|
 
|
|
|
|
|Э
|Э
 +
|
|-
|-
|Спецсеминар
|Спецсеминар
|Н
|Н
-
|
+
|Н
|Н
|Н
|
|
Строка 220: Строка 214:
|
|
|-
|-
-
|[[ГМ|Графические модели]]
+
|Прикладной статистический анализ данных
|
|
|
|
Строка 226: Строка 220:
|Э
|Э
|-
|-
-
|[[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)|Прикладной статистический анализ данных]]
+
|Нейробайесовские методы
|
|
|
|
Строка 242: Строка 236:
|
|
|О
|О
-
|
 
-
|-
 
-
|Физическая культура
 
-
|Б
 
-
|Б
 
-
|
 
|
|
|-
|-
Строка 265: Строка 253:
|-
|-
|<small>Всего зачетов</small>
|<small>Всего зачетов</small>
 +
|<small>6</small>
 +
|<small>8</small>
|<small>7</small>
|<small>7</small>
-
|<small>7</small>
+
|<small>3</small>
-
|<small>8</small>
+
-
|<small>1</small>
+
|-
|-
|<small>Всего экзаменов</small>
|<small>Всего экзаменов</small>
|<small>5</small>
|<small>5</small>
|<small>5</small>
|<small>5</small>
-
|<small>4</small>
 
|<small>5</small>
|<small>5</small>
 +
|<small>2</small>
|}
|}
Строка 307: Строка 295:
|
|
|-
|-
-
|Русский язык, деловое общение
+
|Современная философия и методология науки
 +
|Э
|
|
|
|
-
|Э
 
|
|
|-
|-
-
|Современная философия и методология науки
+
|Русский язык и культура речи
|Э
|Э
|
|
Строка 337: Строка 325:
|
|
|-
|-
-
|Алгоритмы, модели, алгебры
+
|Прикладные задачи анализа данных
|Э
|Э
|
|
Строка 343: Строка 331:
|
|
|-
|-
-
|Алгебраические методы обработки данных
+
|Методы оптимизации в машинном обучении
-
|Э
+
|
|
 +
|Э
|
|
|
|
|-
|-
-
|Прикладная алгебра
+
|Математические методы анализа текстов
-
|Э
+
|
|
|
|
 +
|Э
|
|
|-
|-
|Логические и комбинаторные методы анализа данных
|Логические и комбинаторные методы анализа данных
|
|
-
|Н
+
|Э
|
|
|
|
|-
|-
-
|Курс на английском языке
+
|Глубинное обучение (на англ.яз.)
-
|
+
|Э
|Э
|
|
|
|
-
|-
 
-
|Неклассические математические модели обработки данных
 
-
|
 
-
|
 
-
|Э
 
|
|
|-
|-
-
|Планирование научных исследований
+
|Алгоритмика
 +
|Н
|
|
|
|
-
|Н
 
|
|
|-
|-
Строка 385: Строка 367:
|Э
|Э
|-
|-
-
|Спецкурс по выбору студента
+
|Обучение с подкреплением
 +
|
|
|
|Э
|Э
 +
|
 +
|-
 +
|Спецкурс по выбору студента
 +
|
|Э
|Э
|Э
|Э
 +
|Н
|-
|-
|Научно-исследовательская работа
|Научно-исследовательская работа
|
|
|
|
-
|Н
+
|О
|
|
|-
|-
Строка 412: Строка 400:
|-
|-
|<small>Всего зачетов</small>
|<small>Всего зачетов</small>
-
|<small>2</small>
 
-
|<small>2</small>
 
|<small>3</small>
|<small>3</small>
-
|<small>0</small>
+
|<small>1</small>
 +
|<small>2</small>
 +
|<small>1</small>
|-
|-
|<small>Всего экзаменов</small>
|<small>Всего экзаменов</small>
-
|<small>4</small>
 
|<small>4</small>
|<small>4</small>
|<small>5</small>
|<small>5</small>
|<small>5</small>
|<small>5</small>
 +
|<small>1</small>
|}
|}

Текущая версия

 
   
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: О.А. Кравцова
Все контакты

Содержание

Образовательный стандарт по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика»

Бакалавриат (3-й и 4-й курсы)

Дисциплина Курссеместр
35  36  47  48
Экономика Э
Межфакультетские курсы Н Н
Лингвистическая культура (англ.яз.) Н
Основы кибернетики Э
Статистическая физика Э
Практикум на ЭВМ Д Д Д
Численные методы Э
Уравнения математической физики Э
Базы данных Н
Суперкомпьютеры и параллельная обработка данных Н
Компьютерная графика Н
Функциональный анализ Н
Методы оптимизации Б Э
Доп. главы дискретной математики и кибернетики Э
Случайные процессы Н
Математические модели в экономике Н
Пакеты прикладных программ Н
Вероятностные модели Н
Оптимальное управление Н Д
Теория игр и исследование операций Э
Спецсеминар Н Н Н
Курсовая работа О
Прикладная алгебра Э Э
Математические методы распознавания образов Э Э
Дискретная оптимизация Н
Обработка и распознавание изображений Э
Байесовские методы машинного обучения Э
Прикладной статистический анализ данных Э
Нейробайесовские методы Э
Спецкурс по выбору студента Э
Преддипломная практика О
Выпускная квалификационная работа бакалавра О
Государственный экзамен О
Всего
Всего зачетов 6 8 7 3
Всего экзаменов 5 5 5 2
  • Э – экзамен
  • Д – дифференцированный зачет
  • Н – недифференцированный зачет
  • О – оценка
  • Б – без отчётности

Магистерская программа (5-й и 6-й курсы)

Дисциплина Годсеместр
11  12  23  24
Иностранный язык Н Э
Правоведение Э
Современная философия и методология науки Э
Русский язык и культура речи Э
Суперкомпьютерное моделирование и технологии Э
Межфакультетские курсы Н Н
История и методология прикладной математики и информатики Н
Прикладные задачи анализа данных Э
Методы оптимизации в машинном обучении Э
Математические методы анализа текстов Э
Логические и комбинаторные методы анализа данных Э
Глубинное обучение (на англ.яз.) Э
Алгоритмика Н
Математические методы классификации Э Э
Обучение с подкреплением Э
Спецкурс по выбору студента Э Э Н
Научно-исследовательская работа О
Государственный экзамен О
Выпускная квалификационная работа магистра О
Всего
Всего зачетов 3 1 2 1
Всего экзаменов 4 5 5 1
  • Э – экзамен
  • Н – недифференцированный зачет
  • О – оценка
Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%28%D0%BA%D0%B0%D1%84%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B0_%D0%92%D0%9C%D0%B8%D0%9A_%D0%9C%D0%93%D0%A3%29/%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D0%BB%D0%B0%D0%BD»
Личные инструменты