Предсказательное моделирование и оптимизация (кафедра МФТИ)/Учебный план

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
   
О кафедре
Курсы
Преподаватели
Студенты
Расписание
Учебный план
Материалы
Дипломные работы
Новости
   
 
Контакты

Учебный план

Направление: 010900 — «Прикладные математика и физика».

Магистерская программа: 010990 — «Интеллектуальный анализ данных».

Название курса Преподаватели Курссеместр
36  47  48  59  510 611
Бакалавриат
Прикладная линейная алгебра Вьюгин И.В. Э
Прикладные пакеты статистического анализа данных Мартынов Г.В., Прохоров А.А. Н
Избранные главы теории оптимизации. Приложения теории экстремума Магарил-Ильяев Г.Г. Д
Дополнительные главы функционального анализа и элементы дифференциальной геометрии Пирогов С.А. Э Э
Основные методы кластеризации и распознавания Карпенко С.М. Э
Основы статистического моделирования и исследование зависимостей Бурнаев Е.В. Д
Математические основы машинного обучения Вьюгин В.В. Э
Анализ моделей и оптимизация в условиях стохастической неопределенности Дорофеев Е.В. Д
Основные методы и алгоритмы анализа многомерных данных Бернштейн А.В. Э
Магистратура
Математические основы анализа многомерных данных Бернштейн А.В. Э
Математические методы биоинформатики Казанов М.Д. Д
Методы целочисленной оптимизации Поспелов А.И. Э
Методология проектирования и разработки программного обеспечения Рубанов Л.И. Э
Обработка изображений Николаев Д.П. Д
Параллельные вычисления Лацис А.О. Э
Введение в топологические методы анализа. Степень отображения Козякин В.С. Э
Теория информационных систем Д
Основы компьютерной лингвистики Э
Архитектура программных систем Д
ИT-индустрия Э
Требования учебного отдела
НИР Д Д Д Д Д
Всего зачетов (не более) 1 2 2 3 2 3
Всего экзаменов (не более) 1 2 2 2 2 4
Всего часов (не более) 8 8 8 8 4 12
  • Э - экзамен
  • Д - дифференцированный зачет
  • Н - недифференцированный зачет
Личные инструменты