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

  • 6 сентября 2017 года: Вступительный экзамен по математике в аспирантуру (устная часть) пройдёт в ауд. 523, начало в 13-00.
  • 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

  • 19 сентября 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Методы машинного обучения и поиск закономерностей в данных (Machine learning and search of regularities in data)», 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. Приглашаются бакалавры. Спецкурс проходит по четвергам в ауд. 523, начало в 18-00. Первое занятие состоится 21 сентября (четверг).
  • 12 сентября 2017 года: Спецкурс Нестатистический анализ данных (Non-statisticalmethodsofdataminingandclassification), лектор В.В.Рязанов. Основная цель спецкурса состоит в изложении основанных на оптимизационных, дискретных и эвристических подходах методов анализа данных. Будут рассмотрены логические модели распознавания (классификации с учителем) и анализа разнотипных многомерных данных, методы оптимизации моделей распознавания, алгоритмы поиска скрытых логических закономерностей и связей по признаковым описаниям, методы создания качественных моделей объектов, ситуаций, явлений или процессов. Будут рассмотрены практические численные методы решения данных задач, и их применения в медицине, бизнесе, химии, технике и других областях. The aim is to present a special course based on optimization, discrete and heuristic approaches of data mining. The logical models of supervised classification, techniques to optimize models of classification, algorithms for finding hidden logical regularities will be considered. Приглашаются бакалавры. Спецкурс проходит по вторникам, начало в 18-00, в ауд. 508.
    Первая лекция состоится 19 сентября (вторник).
  • 12 сентября 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Аналитические модели данных и их визуализация (Analytical Data Models and Visualization)», лектор А.И. Майсурадзе. В данном курсе излагаются теоретические и практические знания, которые понадобятся всем будущим аналитикам, ведь всем им предстоит собирать и хранить данные, «разглядывать» их самим и показывать другим. Модели данных – это стандартные в области аналитической деятельности «языки», на которых аналитики рассказывают друг другу о данных. Курс учит пользоваться этими общераспространенными «языками», что обеспечивает взаимопонимание при аналитической деятельности. Визуализация – это тоже форма рассказа о данных, соответственно, она тоже происходит в рамках таких «языков». Важнейшую роль такие «языки» получили в консалтинговых и аналитических подразделениях «Большой четверки». В современном анализе данных принято выделять три уровня задач, методов и соответствующих технологий: сбор и хранение данных, оперативная аналитика и визуализация, интеллектуальный анализ. Обычно бизнес, опирающийся на анализ данных, последовательно проходит все эти уровни. Всем сотрудникам компаний, непосредственно занимающимся или поддерживающим аналитическую деятельность, постоянно приходится работать с первыми двумя уровнями. Сложные математические модели преобразования информации (машинное обучение) относятся к последнему третьему уровню. Разумеется, в эру больших данных в первую очередь выросла сложность задач и технологий первых двух уровней. Общеизвестным примером является система Google Analytics. Будут рассмотрены основные модели данных – разные способы мыслить и формализовать представление информации в аналитике. В связи с этим будет рассмотрена «аналитическая» часть SQL. В свою очередь, о визуализации будет рассказано одновременно с позиций аналитических целей и моделей данных. Будут рассмотрены «гиганты визуализации» – системы QlikView и Tableau,– развивающие идеологию OLAP. Будут рассмотрены практики «рассказывания историй по данным» (storytelling with data) и «интерактивных панелей». В курсе основное внимание уделяется «языку» аналитического общения, соответственно, большая его часть доступна бакалаврам первого-второго курсов. Предполагается, что студенты подготовят панель и сделают доклад о данных по актуальной для них жизненной проблеме. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 582, начало в 16-20. Первое занятие состоится 11 сентября (понедельник).
  • 12 сентября 2017 года: Начинается чтение спецкурса «Логический анализ данных в распознавании (Logical data analysis in recognition)», 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 для бакалавров. По спецкурсу издано учебное пособие. Спецкурс проходит по понедельникам в ауд. 645, начало в 16-20. Первое занятие состоится 25 сентября (понедельник).

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