Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)

Материал из MachineLearning.

Версия от 18:54, 7 июня 2012; Vokov (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
   
:: Кафедра ИС ::
Специализации
Лаборатории
Преподаватели
Расписание
Курсы
Материалы
Студенты
Журнал JMLDA
Научный семинар
Отчеты НИР
Прием студентов
           Тел. +7(499)135-41-63
Написать письмо К.В.Воронцову
Контакты

О кафедре

Кафедра «Интеллектуальные системы»базовая кафедра ФУПМ МФТИ. Базовый институт — Вычислительный центр РАН. Кафедра готовит специалистов по направлению 010900 «Прикладные математика и физика».

Обучение на кафедре ведётся по трём специализациям:

  • интеллектуальный анализ данных,
  • проектирование и организация систем,
  • информационный поиск и машинное обучение.

Подробнее

Курсы

Интеллектуальный анализ данных

Проектирование и организация систем

  • Основы искусственного интеллекта и систем искусственного интеллекта (В.Ф.Хорошевский)
  • Модели и методы искусственного интеллекта (И.А.Матвеев)
  • Системы и средства представления знаний (В.Ф.Хорошевский)
  • Технологии организации данных (С.К.Дулин)
  • Обработка изображений в системах искусственного интеллекта (И.А.Матвеев)
  • Математические модели и методы управления (В.И.Цурков)
  • Декомпозиция в оптимизации систем (В.И.Цурков)
  • Математические модели и методы принятия решений (И.Ф.Шахнов)
  • Технология активных баз знаний (С.К.Дулин)

Подробнее

Преподаватели

Подробнее

 
Объявления
Расписание

Учебный план кафедры 2018/2019

Бакалавриат

  • 3 курс, 6 семестр, весна
    • Введение в машинное обучение, дифф. зач. (Стрижов, Воронцов)
    • Практикум по машинному обучению, дифф. зач. (Бахтеев, аспиранты)
    • Практикум по программированию на языке Питон, зачет (Нейчев, Гончаров, аспиранты)
    • Научный семинар по специальности, дифф. зач. (руководители НИР)
  • 4 курс, 7 семестр, осень
    • Математические методы прогнозирования, зачет (Стрижов)
    • Математические методы анализа текстов (Воронцов)
    • Методы глубокого обучения, экзамен (Кропотов)
    • Методы глубокого обучения, зачет (Родоманов)
  • 4 курс, 8 семестр, весна
    • Математические методы прогнозирования, экзамен (Стрижов)
    • Анализ и распознавание изображений, дифф. зач. (Местецкий)
    • Прикладной комбинаторный анализ, экзамен (Сметанин)
    • Анализ сетей и текстов, экзамен (Майсурадзе)

Магистратура

  • 5 курс, 9 семестр, осень
    • Анализ и распознавание изображений, экзамен (Местецкий)
    • Основы алгебраического подхода к распознаванию образов, зачет (Рудаков)
    • Обработка сигналов, экзамен (Моттль)
    • Выбор моделей машинного обучения, экзамен (Адуенко)
  • 5 курс, 10 семестр, весна
    • Биоинформатика, экзамен (Торшин)
    • Обработка сигналов, экзамен (Моттль)
    • Основы алгебраического подхода к распознаванию образов, экзамен (Рудаков)
    • Программная инженерия, семинар (Хританков)
  • 6 курс, 11 семестр, осень
    • Интеллектуальный анализ данных, дифф. зач. (Рудаков)
    • Обработка естественного языка, дифф. зач. (Бурцев)
    • Тематические моделирование, дифф. зач. (Воронцов)

Подробнее

Материалы

Студентам

Аспирантам

Преподавателям

Подробнее

Ссылки

Личные инструменты