Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

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

13.07.2018 г.: Cписок студентов, принятых в магистратуру кафедры на текущий момент.

Все новости

Все объявления

• Ветров Дмитрий Петрович, к.ф.-м.н.
• Воронцов Константин Вячеславович, д.ф.-м.н.
• Гуров Сергей Исаевич, к.ф.-м.н.
• Дьяконов Александр Геннадьевич, д.ф.-м.н.
• Дюкова Елена Всеволодовна, д.ф.-м.н.
• Журавлёв Юрий Иванович, академик РАН — заведующий кафедрой
• Китов Виктор Владимирович, к.ф.-м.н.
• Кропотов Дмитрий Александрович, н.с. — учёный секретарь
• Майсурадзе Арчил Ивериевич, к.ф.-м.н.
• Местецкий Леонид Моисеевич, д.т.н.
• Рудаков Константин Владимирович, академик РАН
• Рязанов Владимир Васильевич, д.ф.-м.н.
• Сенько Олег Валентинович, д.ф.-м.н.

Весь персональный состав

• cs.msu.su — страница кафедры на сайте факультета ВМК.
• Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ) — родственная кафедра на Физтехе.
• vmk.somee.com — страница со спецкурсами и спецсеминарами факультета ВМК.
• bayesgroup.ru — англоязычная страница группы Байесовских методов.

Презентация кафедры с ярмарки кафедр 2017 года

Третий курс

• Практикум на ЭВМ, Д.А. Кропотов, А. Попов

• Математические методы распознавания образов: лекции (В.В. Китов), семинары (Е.А. Соколов)
• Прикладная алгебра (3-й поток), С.И. Гуров, Д.А. Кропотов

Четвёртый курс

• Практикум на ЭВМ, А.И. Майсурадзе

• Байесовские методы в машинном обучении, Д.П. Ветров (лекции), К. Струминский, Т. Гарипов (семинары)

• Прикладная алгебра (часть 2), С.И. Гуров

Магистры, 1-й год обучения

• Алгоритмика, Л.М. Местецкий

• Методы оптимизации в машинном обучении, Д.А. Кропотов (лекции), А.О. Родоманов (семинары)

• Прикладные задачи анализа данных, А.Г. Дьяконов

Магистры, 2-й год обучения

• Математические методы классификации, К.В. Рудаков
• Алгоритмика, Л.М. Местецкий

• Глубинное обучение, Д.А. Кропотов

Все кафедральные курсы

• Введение в машинное обучение, А.Г. Дьяконов, для бакалавров, по нечётным понедельникам, начиная с 24 сентября, в 18:20, ауд. 508.

• Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) лектор Е.В. Дюкова, для бакалавров, проходит по понедельникам в 16-20 в ауд. 682, первое занятие 24 сентября.

• «Аналитические модели данных и их визуализация», (Analytical Data Models and Visualization), А.И. Майсурадзе, для бакалавров, проходит по понедельникам в ауд. 582, начало в 16-20. Первое занятие состоится 17 сентября (понедельник).

• Методы и технологии машинного обучения (Methods and Technologies of Machine Learning), А. И. Майсурадзе, для магистров, проходит по понедельникам в ауд. 582, начало в 14-35. Первое занятие состоится 17 сентября (понедельник).

• Нестатистический анализ данных (Non-statistical methods of data mining and classification), В.В.Рязанов, для бакалавров, проходит по вторникам в ауд. 607, начало в 18-05. Первое занятие состоится 25 сентября (вторник).

• Методы машинного обучения и поиск закономерностей в данных (Machine learning and search of regularities in data), О.В. Сенько, для бакалавров, проходит по четвергам в ауд. 607, начало в 18-05. Первое занятие состоится 27 сентября (четверг).

Все спецкурсы

• Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей, А.Г.Дьяконов, по чётным понедельникам, начиная с 17 сентября, в 18:20, ауд. 508.

• Методы анализа текстов, К.В.Воронцов, проходит по средам в ШАД, ауд. Гарвард, начало в 19-30.

• Байесовские методы машинного обучения, Д.П.Ветров, проходит по пятницам в ИИ центре Самсунг, начало в 19-00.

Все спецсеминары

Рекомендации

• Научно-исследовательская работа.
• Написание статей, курсовых и дипломных работ.
• Подготовка презентаций.
• Защита дипломной работы.

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