Участник:Dj

Материал из MachineLearning.

Версия от 15:41, 25 сентября 2018; Dj (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Изображение:AvDyakonov.jpg    Дьяконов Александр Геннадьевич

Выпускник факультета ВМК МГУ, школы научно-инженерного профиля №4 г. Королёв.
д.ф.-м.н., профессор РАН.
Профессор кафедры «Математических методов прогнозирования» ВМК МГУ.

Руководитель спецсеминара «Алгебра над алгоритмами и эвристический поиск закономерностей».


Почта: djakonov+собака+мэил.ру

Блог

dyakonov.org

Мои обновления

Некоторые события научной и педагогической жизни

Год
2016
  • Присвоено почётное звание Профессор РАН.
  • Второе место (из 148) на конкурсе CardioQVARK по созданию алгоритма детектирования курильщика по кардиограмме.
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
  • Третье место (из 27) в конкурсе «BCI competition III» по классификации сигналов головного мозга.
2004
2003
  • Защита кандидатской диссертации «Построение простых нормальных форм характеристических функций классов в задачах распознавания с целочисленной и бинарной информацией» (специальность «01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика», научный руководитель: Юрий Иванович Журавлёв).
  • Написал свою «самую прикладную» статью... Построение ДНФ последовательным перемножением // ЖВМиМФ, 2003, т. 43, № 10, c. 1569–1580.
  • Разработал лекции и семинары курса Прикладная алгебра (часть I), разработал Практикум на ЭВМ (3 курс, ММП), разработал и прочитал спецкурс «Бинарные функции в распознавании образов».
  • Стал полноштатным сотрудником факультета ВМК МГУ.
2002
2000
  • Медаль РАН для студентов ВУЗов за лучшую научную работу.
  • Написал первую «серьёзную» научную статью... О выборе системы опорных множеств для эффективной реализации алгоритмов распознавания типа вычисления оценок // Журнал вычислительной математики и математической физики, 2000, Т. 40, №7, С. 1104-1118.

Научные интересы

  • классификация (распознавание образов), регрессия, прогнозирование и задачи рекомендации
  • дискретная математика
  • алгебраический подход и теория интерполяции
  • прикладные задачи анализа данных (data mining)

Преподавание в МГУ

Личные инструменты