Математические методы прогнозирования (кафедра ВМиК МГУ)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(+ ссылка на страницу Ветрова Д.П.)
(В Кафедральные курсы добавлены спецкурсы Ветрова Д.П.)
Строка 15: Строка 15:
* [[Прикладная алгебра (часть I)]], [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]]
* [[Прикладная алгебра (часть I)]], [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]]
* [[Алгоритмы, модели, алгебры]], [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]]
* [[Алгоритмы, модели, алгебры]], [[Участник:Dj|{{S|А. Г. Дьяконов}}]]
 +
* Спецкурс [[Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, 2009)|Байесовские методы машинного обучения]], [[Участник:Dmitry Vetrov|{{S|Д. П. Ветров}}]]
=== Для студентов 4 курса ===
=== Для студентов 4 курса ===
* [[Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008|Практикум]], [[Участник:AIM|А. И. Майсурадзе]]
* [[Практикум ММП ВМК, 4й курс, осень 2008|Практикум]], [[Участник:AIM|А. И. Майсурадзе]]
 +
* Спецкурс [[Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)|Структурные методы анализа изображений и сигналов]], [[Участник:Dmitry Vetrov|{{S|Д. П. Ветров}}]]
=== Для студентов 5 курса ===
=== Для студентов 5 курса ===

Версия 23:28, 30 октября 2009

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

Содержание

Кафедра ММП готовит научных работников, преподавателей колледжей и высшей школы, специалистов по разработке и применению математических методов для решения таких, например, задач, как прогнозирование месторождений полезных ископаемых, землетрясений, свойств химических соединений, техногенных и социальных катастроф и кризисов, развития экономических и политических ситуаций, в финансовой и биржевой деятельности и т.п.

В процессе обучения студенты получают фундаментальное образование в таких областях математики, как современная алгебра, математическая логика, дискретная и комбинаторная математика, математические модели искусственного интеллекта.

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.

Кафедральные курсы

Для студентов 3 курса

Для студентов 4 курса

Для студентов 5 курса

Преподаватели

Ссылки

Литература

Личные инструменты