|
О кафедре
Новости
- 18 мая 2017 года: Добавлено расписание экзаменов для 317-й и 517-й групп.
- 15 марта 2017 года: Добавлено расписание выпускных мероприятий для 417-й и 617-й групп.
- 11 марта 2017 года: С 26 по 30 августа 2017 года в Москве пройдет Летняя школа по байесовским методам в глубинном обучении. Некоторые темы школы: масштабируемые байесовские методы, байесовские нейросети, нормализация и вариационный дропаут в нейронных сетях, рекуррентные нейросети, механизмы внимания и генерация подписей к изображениям, технологии переноса стиля. Лекции будут сопровождаться практическими семинарами. Срок подачи заявок — 31 марта 2017.
Все новости
Объявления о курсах
- 17 февраля 2017 года: Спецкурс "Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии" (Computational Geometry: Problems and Algorithms), лектор Л.М. Местецкий, проходит по пятницам с в ауд. 607, начало в 18-05. Первое занятие состоится 10 марта (пятница).
Семестровый спецкурс для студентов ВМК Эффективные алгоритмы работы с геометрической информацией являются непременным атрибутом всех современных систем машинного зрения, анализа и распознавания изображений, компьютерной графики и геоинформатики. Геометрические алгоритмы предоставляют хорошее поле для развития алгоритмического мышления, необходимого в прикладной математике. В первой части спецкурса будут рассмотрены классические темы вычислительной геометрии: геометрический поиск, выпуклые оболочки, пересечение и близость объектов, диаграммы Вороного, триангуляции Делоне. Вторая часть курса посвящена скелетам, обобщениям диаграмм Вороного для многоугольников и задачам медиального анализа формы изображений. Просьба всем желающим прослушать этот курс зарегистрироваться, послав письмо на почту mestlm@mail.ru Приглашаются студенты, магистры и аспиранты.
- 6 февраля 2017 года: Спецкурс "Вероятностное тематическое моделирование", лектор профессор РАН, д.ф.-м.н. К.В. Воронцов, проходит по пятницам в ауд. 609, начало в 18-00. Первое занятие состоится 10 февраля (пятница). Специальный раздел машинного обучения. Математика на стыке теорвера и оптимизации. Матричные разложения и регуляризация некорректно поставленных задач. Немного компьютерной лингвистики. Новые парадигмы информационного поиска для изучения и систематизации знаний. Когнитивная графика для анализа больших текстовых коллекций и концепция «distant reading». Неожиданные приложения методов анализа текстов к транзакционным данным банка и медицинской диагностике по электрокардиограмме. Для любителей программирования – участие в проекте с открытым кодом BigARTM.org. Для особо увлечённых – дополнительные семинары в офисе Яндекса по средам вечером. Решение задач из реальной жизни, у которых нет правильного ответа в конце учебника. 18+ (для студентов, познавших теорвер): Вероятностные тематические модели, К.В. Воронцов
- 13 февраля 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Логический анализ данных в распознавании», лектор Е.В.Дюкова. В спецкурсе будут изложены общие принципы, лежащие в основе дискретных методов анализа информации в задачах распознавания, классификации и прогнозирования. Будут рассмотрены подходы к конструированию процедур распознавания на основе использования аппарата логических функций и методов построения покрытий булевых и целочисленных матриц. Будут изучены основные модели и рассмотрены вопросы, связанные с исследованием сложности их реализации и качества решения прикладных задач. Спецкурс рассчитан на студентов 2-5 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие. Спецкурс рассчитан на студентов 2-5 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 645, начало в 16-20. Первое занятие состоится 20 февраля (понедельник).
- 13 февраля 2017 года: Спецкурс Нестатистический анализ данных, лектор В.В.Рязанов, проходит по вторникам, начало в 18-00, в ауд. 605.
Первая лекция состоится 28 февраля (вторник). В спецкурсе будут рассмотрены проблемы и методы кластерного анализа (подходы и алгоритмы кластеризации с известным и неизвестным числом кластеров, критерии кластеризации, вопросы устойчивости, построение оптимальных решений), дискретные методы для решения задач классификации множествами алгоритмов, новые подходы и алгоритмы в регрессионном анализе и анализе данных (решение задач восстановления зависимостей на основе решения задач классификации, задачи классификации с большим числом классов). Будут рассмотрены практические задачи классификации и поиска зависимостей по прецедентам, применения в медицине, бизнесе и технике.
- 13 февраля 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных», лектор д.ф.-м.н. Сенько О.В. В курсе обсуждаются основные проблемы, возникающие при использовании методов обучения по прецедентам (машинного обучения). Обсуждаются способы повышения обобщающей способности – точности прогноза на новых данных. Рассказывается о тесно связанной с задачей машинного обучения задаче поиска закономерностей в данных. Под закономерностью понимается некоторое относительно простое правило, связывающее прогнозируемую величину с другими переменными. Рассказывается о современных методах статистической верификации закономерностей, основанных на перестановочных тестах. Обсуждаются методы распознавания и регрессионного анализа, основанные методы, основанные на вычислении коллективных решений по системам закономерностей. Рассказывается также о различных методах кластерного анализа. Приведены примеры успешно решённых задач диагностики, прогнозирования, интеллектуального анализа данных в различных областях, включая медицину, антропологию, социологию, химию др. Курс проходит по четвергам в ауд. 507, начало в 18-00. Первое занятие состоится 16 февраля.
- 13 февраля 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Анализ графов, сетей, функций сходства», лектор А.И. Майсурадзе. В курсе изучаются методы и технологии интеллектуального анализа данных (ИАД, Data Mining), базирующиеся на моделях, в которых объекты рассматриваются парами. Есть два основных пути формализовать пару объектов: между некоторыми объектами есть связь или взаимодействие — и тогда мы говорим о графах и сетях; между всеми объектами есть сходство или расстояние — и тогда речь идёт о различных метриках. Эти две формализации не исключают друг друга, например в классической задаче поиска кратчайшего пути мы говорим одновременно о графах и расстояниях. Сегодня графы появляются всё время и во всех предметных областях. Если некоторые теоретические подходы и индустриальные стандарты возникли уже несколько десятилетий назад, то технологии сбора и обработки информации развиваются в наши дни. Основное внимание уделяется анализу свойств и выявлению подструктур в сетях. Важную роль играет изучение механизмов роста сетей, базирующееся на различных моделях и методах генерации графов. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для решения всех фундаментальных задач ИАД. Представлена теоретическая основа для построения, реализации и анализа широкого спектра моделей и методов ИАД. Рассмотрены методы построения и вычисления функций сходства, согласование сходства на различных множествах объектов, синтез новых способов сравнения объектов на базе уже имеющихся. Рассмотрен комплекс технологий, предназначенный для эффективного представления и обработки метрической информации вычислительными системами. Изучаются специальные структуры данных и алгоритмы, позволяющие эффективно настраивать и использовать изучаемые модели. Существенный практический интерес представляют различные методы визуализации рассматриваемых информационных моделей. Спецкурс могут слушать второкурсники. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 607, начало в 16-20. Первое занятие состоится 13 февраля.
Все объявления
Сотрудники
- Ветров Дмитрий Петрович, к.ф.-м.н.
- Воронцов Константин Вячеславович, д.ф.-м.н.
- Гуревич Игорь Борисович, к.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.
- Красоткина Ольга Вячеславовна, к.ф.-м.н.
- Кропотов Дмитрий Александрович, н.с. — учёный секретарь
- Леонтьев Владимир Константинович, д.ф.-м.н., профессор
- 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.
- Чехович Юрий Викторович, к.ф.-м.н.
Весь персональный состав
Ссылки
|
|
Кафедральные курсы в текущем семестре
Спецкурсы в текущем семестре
- Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии (Computational Geometry: Problems and Algorithms), Л.М. Местецкий, проходит по пятницам в ауд. 607, начало в 18-05. Первое занятие 10 марта.
- "Методы машинного обучения и поиск достоверных закономерностей в данных", Machine learning and search of valid regularities in data, О.В. Сенько, проходит по четвергам в ауд. 507, начало в 18-00. Первое занятие 16 февраля.
- Анализ графов, сетей, функций сходства (Graphs, Network, Distance Function Analysis), А.И. Майсурадзе, проходит по понедельникам в ауд. 607, начало в 16-20. Первое занятие 13 февраля.
- Вероятностное тематическое моделирование (Probabilistic topic modelling), лектор профессор РАН, д.ф.-м.н. К.В. Воронцов, проходит по пятницам в ауд. 609, начало в 18-00. Первое занятие 10 февраля.
Все спецкурсы
Спецсеминары в текущем семестре
Материалы
Рекомендации
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
|
