Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайн

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Заведующий кафедрой — лауреат Ленинской премии, академик РАН, д.ф.-м.н., профессор Юрий Иванович Журавлёв

Содержание

Кафедра была создана в 1997 году. Кафедра готовит специалистов по анализу данных, распознаванию и прогнозированию в технике, экономике, социологии, биологии и т. п. с использованием современных математических методов, программных и компьютерных систем. В процессе обучения студенты получают фундаментальное образование в таких областях математики, как современная алгебра, математическая логика, дискретная и комбинаторная математика, математическое моделирование, диагностика сложных систем, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, прогнозирование, прикладная статистика, математические модели искусственного интеллекта, распознавание образов, обработка и анализ изображений. В рамках специального практикума студенты получают навыки работы с современными базами данных и знаний, овладевают современными языками и методами программирования, приобретают опыт решения прикладных задач. Кафедра готовит научных работников, преподавателей колледжей и высшей школы, специалистов по разработке и применению математических методов для решения таких задач, как, например, прогнозирование месторождений полезных ископаемых, землетрясений, свойств химических соединений, техногенных и социальных катастроф и кризисов, развития экономических и политических ситуаций, и т. п.

В 2001 году был создан филиал кафедры на базе Института математических проблем биологии РАН в г. Пущино, в котором студенты старших курсов участвуют в решении фундаментальных и прикладных проблем в области биоинформатики.

Производственную практику студенты проходят в научно-исследовательских институтах РАН, участвуя, в том числе, в работах по грантам РФФИ, и компаниях, специализирующихся в анализе данных и машинном обучении (например, в компании Форексис). Многие студенты, имеющие склонность к научной деятельности, получают первые самостоятельные результаты уже к четвертому-пятому году обучения, публикуются в научных журналах и после получения диплома продолжают обучение в аспирантуре кафедры.

Координаты для связи:

Телефон: +7-495-939-4202
e-mail: Изображение:MMP_email.jpg
Ученый секретарь кафедры: Д.П. Ветров

Доска объявлений

Новости

06.02.2018 г.: Добавлено расписание занятий на весенний семестр.

12.12.2018 г.: Поздравляем студентов кафедры ММП Павла Мазаева и Виктора Януша, занявших 1 и 3 места в соревновании Gazprom Neft SmartOil Contest.



Все новости

Объявления о курсах

Спецкурсы и спецсеминары в весеннем семестре 2018/2019 уч.г.

25.03.2019 г.:14:35 – 16:10 с/к магистры «Анализ графов, сетей, функций сходства», Майсуразе А.И., 507 занятие не состоится 25 марта (понедельник), лектор болен;
16:20 – 17:55 с/к бакалавры «Аналитический SQL», Майсурадзе А.И., 582 занятие не состоится 25 марта (понедельник), лектор болен.
27.02.2019 г.: Учебно-исследовательский семинар «Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы», руководители С.И.Гуров, А.И.Майсурадзе Спецсеминар проходит по средам в ауд. 704, начало в 18-05. 04 марта (понедельник) на спецсеминаре состоится доклад И. С. Балашова (ВВО, 3 курс) "Исследование микробиома во время беременности методами теории графов". Известно, что микроорганизмы, обитающие в различных локусах организма, взаимодействуют друг с другом и образуют сообщества, называемые микробиомом, а совокупность этих микроорганизмов называется микробиотой. Для ряда заболеваний показано, что микробиота является фактором риска развития определенных заболеваний. Данные о составе микробиоты можно представить в виде графа, а затем исследовать особенности этого графа в норме и при патологии. В работе будут представлены особенности предметной области и их влияние на выбор методов описания и анализа данных, представлены базовые модели, описывающие микробиом.

  • 27.02.2019 г.: Логический анализ данных в распознавании, (Logical data analysis in recognition) лектор Е.В. Дюкова, проходит по понедельникам в ауд. 645, начало в 16-20. Первое занятие 25 февраля.
    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 для бакалавров 2-4 курсов. По спецкурсу издано учебное пособие.
  • 27.02.2019 г.: Вероятностное тематическое моделирование (Probabilistic topic modelling), лектор профессор РАН, д.ф.-м.н. К.В. Воронцов, проходит по четвергам в ауд. 510, начало в 18-05. Первое занятие 14 февраля.
    Тематическое моделирование – это современная область исследований на стыке машинного обучения и компьютерной лингвистики. Тематическая модель определяет, какие темы содержатся в большой текстовой коллекции, и к каким темам относится каждый документ. Тематические модели позволяют искать тексты по смыслу, а не по ключевым словам, и создавать информационно-поисковые сервисы нового типа для систематизации знаний. В спецкурсе рассматриваются тематические модели для классификации, категоризации, сегментации, суммаризации текстов естественного языка, а также для рекомендательных систем, анализа банковских транзакционных данных и биомедицинских сигналов. Из математики нам понадобится теория вероятностей, методы оптимизации, матричные разложения. Для любителей программирования имеется возможность поучаствовать в проекте с открытым кодом BigARTM.org. Для особо увлечённых – дополнительные семинары по вечерам в офисе Яндекса. Заданиями по курсу будет решение задач из реальной жизни, у которых нет правильного ответа в конце учебника. Спецкурс для магистрантов, но студентам второго курса тоже всё будет понятно :) 18+ (для студентов, познавших теорвер).
  • 27.02.2019 г.: 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 15 февраля.
    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. Приглашаются бакалавры.
  • 27.02.2019 г.: Методы машинного обучения и поиск закономерностей в данных (Machine learning and search of regularities in data), лектор О.В. Сенько, проходит по четвергам в ауд. 507, начало в 18-05. Первое занятие 14 февраля.
    В курсе обсуждаются основные проблемы, возникающие при использовании методов обучения по прецедентам (машинного обучения). Даётся краткий обзор существующих методов распознавания и регрессионного анализа. Рассказывается о способах оценки точности на генеральной совокупности (обобщающей способности). Обсуждаются различные способы повышения обобщающей способности методов машинного обучения. Приглашаются бакалавры.
  • 27.02.2019 г.: Анализ графов, сетей, функций сходства (Graphs, Network, Distance Function Analysis), А.И. Майсурадзе, проходит по понедельникам в ауд. 582, начало в 16-20. Первое занятие 18 февраля.
    Рассматриваются задачи и методы анализа систем, описание которых базируется на попарном или множественном взаимодействии объектов. Эти объекты могут быть однотипными или разнотипными. Когда важно само наличие или отсутствие взаимодействия, формализация проводится на языке теории графов. Расширении графового описания количественными характеристиками приводит к сетям. Если же считается, что каждый набор объектов может быть численно охарактеризован, говорят о расстояниях или сходствах. Представлена теоретическая основа для формализации задач и построения, реализации и анализа широкого спектра моделей и методов ИАД. Исследуются эвристические модели данных, описывающие исходную информацию об объектах распознавания на основе различных реализаций понятия сходства. Рассматриваются задачи, требующие решения при реализации указанных моделей. Изучаются специальные структуры данных и алгоритмы, позволяющие эффективно настраивать и использовать изучаемые модели. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для всех фундаментальных задач ИАД — так называемые метрические методы. Рассмотрены методы построения и вычисления функций сходства, согласование сходства на различных множествах объектов, синтез новых способов сравнения объектов на базе уже имеющихся. Рассмотрен комплекс приёмов, предназначенный для эффективного представления и обработки метрической информации вычислительными системами. Рассматриваются характеристики графов, активно используемые при их анализе. Изучаются алгоритмы на графах — как теоретически, так и с точки зрения эффективной реализации. Различные модели роста графов. Построение репрезентативных выборок на графах. Генерация графов с заданными характеристиками. Существенное внимание в курсе уделено многочисленным формализациям кластерного анализа. Показано, какие задачи решают распространённые методы. Проведена типологизация широкого спектра задач кластеризации для гомогенных и гетерогенных систем (бикластеризация, кокластеризация). Спецкурс для магистрантов.
  • 27.02.2019 г.: Аналитический SQL (Analytical SQL), А.И. Майсурадзе, проходит по понедельникам в ауд. 507, начало в 14-35. Первое занятие 18 февраля.
    В наши дни автоматизация и оптимизация многих видов деятельности невозможна без сбора и последующего анализа больших объёмов информации. При этом со временем стало ясно, что некоторые модели данных особенно удобны для людей - такие модели стали универсальным языком общения с самыми разными технологиями. В этом смысле одним из самых широкоупотребительных языков оказался SQL, и сегодня самые разные технологии (совсем не только реляционные) позволяют его использовать. В курсе на практических примерах будут даваться знания и отрабатываться навыки, которые понадобятся практически любому аналитику при работе с источниками данных. Акцент делается именно на аналитической деятельности: аналитик пользуется системами сбора и хранения данных, но не собирается администрировать их. Занятия предполагают интерактивное выполнение заданий на реальных БД. Спецкурс для бакалавров.

Все объявления

Расписание

Актуальное расписание занятий на осенний семестр 2011/2012 уч.г.

Кафедральные курсы

Третий курс

Четвёртый курс

  • Математические основы теории прогнозирования, Ю.И. Журавлев, Д.П. Ветров
    Обзорный курс для студентов 3-го потока ВМК МГУ по основным математическим методам решения задач машинного обучения. Задачей курса также является ознакомление с основными математическими теориями, которые используются при построении алгоритмов распознавания, такими как алгебра, математическая статистика, методы оптимизации, дискретная математика и др.

Пятый курс

  • Прикладной статистический анализ данных, К.В.Воронцов
    Обзорный курс, охватывающий дисперсионный, корреляционный, регрессионный анализ, анализ временных рядов и прогнозирование, анализ выживаемости, анализ панельных данных, выборочный анализ. Цели курса — связать математическую статистику с практическими приложениями в различных предметных областях, научить студентов правильно применять методы прикладной статистики.

Спецкурсы

  • Байесовские методы машинного обучения, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, проходит по средам в ауд. 510, начало в 16-20.
    В спецкурсе рассматривается применение байесовских методов к нескольким классическим задачам машинного обучения, позволяющих, в частности, автоматически решать задачи выбора модели и получать решающие правила, обладающие желаемыми свойствами. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.
  • Структурные методы анализа изображений и сигналов, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, читается в весеннем семестре.
    В спецкурсе излагаются основы теории графических моделей и их применения для решения неклассических задач обучения и вывода при наличии структурной информации. Спецкурс опирается на применение байесовского аппарата теории вероятностей. В единых терминах излагается ряд методов анализа изображений и сигналов, а также общие подходы к построению эффективных приближенных методов байесовского вывода. Спецкурс поддерживается практическими заданиями.
  • Теория надёжности обучения по прецедентам, К.В. Воронцов.
    Спецкурс знакомит студентов с современным состоянием теории вычислительного обучения, исследующей проблему качества восстановления зависимостей по эмпирическим данным. Подробно рассматривается комбинаторная теория, позволяющая получать точные оценки вероятности переобучения.
  • Исчисления высказываний классической логики, С.И. Гуров, проходит по вторникам в ауд. 607, начало в 16-20, первое занятие состоится 4 октября.
    В спецкурсе рассматриваются основные понятия пропозициональной логики. Даются методы характеризации формул алгебры логики, в частности, метод резолюций и метод семантических таблиц. Изучаются логические исчисления гильбертовского и генценовского типов и общие свойства формальных теорий. Рассматриваются свойства метатеории логических исчислений: корректность и непротиворечивость, семантическая полнота, полнота по Посту, разрешимость и независимость. Спецкурс поддерживается практическими занятиями.
  • Извлечение информации из изображений, И.Б. Гуревич.
    В спецкурсе представлены постановки и методы решения математических и вычислительных задач, возникающих в связи с анализом и оцениванием информации, представляемой в виде изображений.
  • Основы обобщенного спектрально-аналитического метода и его приложения, Ф.Ф. Дедус, А.Н. Панкратов, Р.К. Тетуев, проходит один раз в две недели по понедельникам в ауд. 507, начало в 14-35.
    Обобщенный спектрально-аналитический метод (ОСАМ) является комбинированным численно-аналитическим методом, в котором сочетаются сильные стороны числовых расчетов и аналитических преобразований. Основными математическими объектами метода являются семейства аналитических ортогональных функций, зависящие от параметров и позволяющие проводить адаптивную аналитическую аппроксимацию произвольных функций. В курсе подробно изучаются системы классических ортогональных многочленов непрерывного аргумента (Чебышева, Лежандра, Якоби, Лагерра, Эрмита) и ортогональные многочлены дискретного аргумента (Чебышева, Хана, Майкснера, Кравчука и Шарлье).
  • Логический анализ данных в распознавании, Е.В. Дюкова.
    Излагаются общие принципы конструирования логических процедур распознавания. Изучаются вопросы эффективного применения комбинаторно-логических методов для синтеза распознающих процедур. Рассматриваются подходы к оценке вычислительной сложности алгоритмов и качества решения прикладных задач.
  • Метрические методы интеллектуального анализа данных, А.И. Майсурадзе.
    Рассматриваются методы и технологии, применяющиеся в интеллектуальном анализе данных (ИАД, data mining) и базирующиеся на понятиях сходства, близости, аналогии. Идея сходства свойственна человеческому мышлению, это породило целый комплекс подходов для всех фундаментальных задач ИАД, среди которых основное внимание в курсе уделено классификации, восстановлению регрессии, кластеризации, восстановлению пропущенных данных.
  • Вычислительные задачи математической биологии, С.А. Махортых, А.Н. Панкратов, проходит по понедельникам один раз в две недели по понедельникам в ауд. 507, начало в 14-35.
    В спецкурсе рассматриваются дополнительные вопросы обобщенного спектрально-аналитического метода (ОСАМ) и его приложения к задачам распознавания в биоинформатике, связанным с аналитическим описанием и анализом, как текстовых последовательностей, так и пространственных структур биологических макромолекул.
  • Нестатистические методы анализа данных и классификации, В.В. Рязанов, проходит по вторникам в ауд. 510, начало в 18-00.
    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 коллективных решений), новые подходы в регрессионном анализе, поиск зависимостей по прецедентам, практические применения в медицине, бизнесе и технике.
  • Задачи распознавания в биоинформатике, К.В. Рудаков, И.Ю. Торшин.
    Данный курс рассчитан на будущих специалистов в области математики и информатики. На примере биоинформатики иллюстрируется, как математик мог бы вникать в специфику предметной области, чтобы суметь успешно приспособить известные ему методы для решения прикладных и исследовательских задач.
  • Непрерывные морфологические модели и алгоритмы, Л.М. Местецкий.
    Рассматривается задача анализа формы плоских фигур и связанные с ней приложения в области распознавания изображений, компьютерной графики и геоинформатики. Исследуются вопросы аппроксимации бинарных растровых изображений многоугольными фигурами, представления фигур циркулярными графами, вычисления скелетов, сравнения и преобразования формы на основе циркулярных графов.

Спецсеминары

Преподаватели

Материалы

Рекомендации

Файлы

  • mmp-fish-kurs — образцы оформления курсовых работ в MS Word и LaTeX. — Обновлено 14 апреля 2011 г.
  • Программа вступительного экзамена в аспирантуру по философии.
  • Программа вступительного экзамена в аспирантуру по математике (основная часть + дополнение для специальности 01.01.09).

Ссылки

Подстраницы

Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Дипломные работыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Доска объявленийМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Кафедральные курсы
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/МатериалыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Новый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/О кафедре
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Персональный составМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/ПросеминарМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Расписание
Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Спецкурсы-спецсеминарыМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Старый дизайнМатематические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план
Личные инструменты