Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)/Учебный план

Материал из MachineLearning.

Версия от 18:42, 4 июля 2017; Kropotov (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
 
   
Кафедральные курсы
Спецкурсы/спецсеминары
Новости
Расписание
Учебный план
Персональный состав
Материалы
Диссертации/дипломные работы
Просеминар
  Тел. +7-495-939-4202
e-mail: Изображение:MMP_email.jpg
Ученый секретарь: Д.А. Кропотов
Все контакты

Содержание

Образовательный стандарт по направлению подготовки «Прикладная математика и информатика»

Бакалавриат (3-й и 4-й курсы)

Дисциплина Курссеместр
35  36  47  48
Экономика Э
Межфакультетские курсы Н Н
Социология Н
Лингвистическая культура (англ.яз.) Н
Основы кибернетики Н Э
Статистическая физика Э
Практикум на ЭВМ Д Д Д
Численные методы Э
Уравнения математической физики Э
Базы данных Н
Суперкомпьютеры и параллельная обработка данных Н
Компьютерная графика Н
Функциональный анализ Н
Методы оптимизации Э
Доп. главы дискретной математики Н
Случайные процессы Н
Математические модели в экономике Н
Пакеты прикладных программ Н
Вероятностные модели Н
Оптимальное управление Э Н
Теория игр и исследование операций Э
Спецсеминар Н Н
Курсовая работа О
Прикладная алгебра Э Э
Математические методы распознавания образов Э Э
Дискретная оптимизация Н
Обработка и распознавание изображений Э
Байесовские методы машинного обучения Э
Графические модели Э
Прикладной статистический анализ данных Э
Спецкурс по выбору студента Э
Преддипломная практика О
Физическая культура Б Б
Выпускная квалификационная работа бакалавра О
Государственный экзамен О
Всего
Всего зачетов 7 7 8 1
Всего экзаменов 5 5 4 5
  • Э – экзамен
  • Д – дифференцированный зачет
  • Н – недифференцированный зачет
  • О – оценка
  • Б – без отчётности

Магистерская программа (5-й и 6-й курсы)

Дисциплина Годсеместр
11  12  23  24
Иностранный язык Н Э
Правоведение Э
Современная философия и методология науки Э
Суперкомпьютерное моделирование и технологии Э
Межфакультетские курсы Н Н
История и методология прикладной математики и информатики Н
Прикладные задачи анализа данных Э
Методы оптимизации в машинном обучении Э
Компьютерные методы обработки сигналов (на англ. яз.) Э
Математические методы анализа текстов Э
Логические и комбинаторные методы анализа данных Э
Глубинное обучение Э
Алгоритмика Н
Математические методы классификации Э Э
Спецкурс по выбору студента Э Э Э
Научно-исследовательская работа Н
Государственный экзамен О
Выпускная квалификационная работа магистра О
Всего
Всего зачетов 2 2 3 0
Всего экзаменов 4 4 5 5
  • Э – экзамен
  • Н – недифференцированный зачет
  • О – оценка
Личные инструменты