Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
Строка 64: | Строка 64: | ||
}} | }} | ||
{{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | {{Курс|Режим = {{{1}}}|Название = | ||
- | '''[[Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)|Обработка и распознавание изображений]]''', [[Участник:Mest|Л.М. Местецкий]] | + | '''[[Обработка и распознавание изображений (курс лекций, Л.М. Местецкий)|Обработка и распознавание изображений]]''', [[Участник:Mest|Л.М. Местецкий]], по понедельникам в 16-20, [https://us04web.zoom.us/j/571310928 ссылка на zoom]. |
|Описание = | |Описание = | ||
}} | }} |
Версия 07:35, 27 марта 2020
|
|
| Тел. +7-495-939-4202 e-mail: Ученый секретарь: Д.А. Кропотов Все контакты |
Содержание |
Третий курс
- Практикум на ЭВМ, Д.А. Кропотов, А. Попов
- Математические методы распознавания образов: лекции (В.В. Китов, по четвергам в 16-20, ссылка на zoom), семинары (Е.А. Соколов, по четвергам в 18-05, ссылка на zoom)
- Изучаются методы классификации, регрессии, понижения размерности, кластеризации, как классические, так и новые, созданные за последние 10–15 лет. На материал данного курса опираются последующие кафедральные курсы.
- Прикладная алгебра (3-й поток), С.И. Гуров, Д.А. Кропотов
- Обзорный курс для студентов 3-го потока по основам прикладной алгебры (группы, кольца, поля, частично-упорядоченные множества) и ее приложениям в кодировании и комбинаторике.
- Прикладная алгебра (часть 1), А.Г. Дьяконов, по понедельникам в 12-50, ссылка на zoom.
- Обработка и распознавание изображений, Л.М. Местецкий, по понедельникам в 16-20, ссылка на zoom.
Четвёртый курс
- Байесовские методы в машинном обучении, Д.П. Ветров (лекции), К. Струминский, А. Волохова (семинары)
- Прикладная алгебра (часть 2), С.И. Гуров
- Машинное обучение и анализ данных (3-й поток), А.Г. Дьяконов, по понедельникам в 16-20, ссылка на zoom.
- Прикладной статистический анализ данных, О.В. Сенько, по пятницам в 10-30, ссылка на zoom.
- Нейробайесовские методы, Д.П. Ветров, по пятницам в 14-35, ссылка на zoom.
Магистры, 1-й год обучения
- Алгоритмика, Л.М. Местецкий
- Прикладные задачи анализа данных, А.Г. Дьяконов
- Методы оптимизации в машинном обучении, Д.А. Кропотов, по пятницам в 14-35, ссылка на zoom.
Магистры, 2-й год обучения
- Математические методы классификации, К.В. Рудаков
- Обучение с подкреплением, Д.А. Кропотов
Архив курсов
- Графические модели, Ветров Д.П., Кропотов Д.А.
- Современные методы распознавания и синтеза речи, Полыковский Д., Бибик Д., Дуканов С., Воропаев А., Соловьев Д.
- Математические основы теории прогнозирования, О.В. Сенько
- Прикладные системы распознавания и прогнозирования, К.В. Рудаков и др.
- Математические методы прогнозирования, А.М. Шурыгин