Интеллектуальные системы (кафедра МФТИ)/О кафедре

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
   
:: Кафедра ИС ::
Специализации
Преподаватели
Курсы
Материалы
Студенты
Научный семинар
Отчеты НИР
Прием студентов
           Тел. +7(499)135-41-63
Написать письмо К.В. Воронцову
Контакты

Содержание

Кафедра «Интеллектуальные системы» — базовая кафедра ФУПМ МФТИ. Базовая организация — “Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” Российской академии наук” (ФИЦ ИУ РАН), Вычислительный центр РАН. Кафедра готовит специалистов по направлениям: 03.03.01(бакалавриат)/03.04.01 «Прикладные математика и физика», 01.03.02 «Прикладные математика и информатика», 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника»

Обучение на кафедре ведётся по двум специализациям:

  • интеллектуальный анализ данных (ИАД),
  • проектирование и организация систем (ПиОС),

История создания кафедры

В 2003 году на одной из старейших базовых кафедр ФУПМ «Управление и вычислительные системы» (ВЦ РАН) была образована новая специализация — «Интеллектуальный анализ данных», руководителем которой стал чл.-корр. РАН К. В. Рудаков.

В 2004 году кафедра «Управление и вычислительные системы» была разделена на две кафедры: «Математическое моделирование сложных процессов и систем» (заведующий — чл.-корр. РАН Ю. Н. Павловский) и «Интеллектуальные системы» (заведующий — чл.-корр. РАН К. В. Рудаков). Кафедра «Интеллектуальные системы» объединила две специализации: «Проектирование и организация систем» и «Интеллектуальный анализ данных». Специализация «Проектирование и организация систем» была создана в 1970-е годы основоположником отечественной школы методов искусственного интеллекта академиком Г. С. Поспеловым как базовая кафедра с таким же названием при ВЦ РАН.

В 2011 году на кафедре была организована третья специализация «Информационный поиск и машинное обучение» с магистратурой в Школе анализа данных Яндекса (дополнительная базовая организация для магистратуры — ООО «Яндекс»).

Приказом ФАНО России № 1421 от 31 декабря 2014 г. путем реорганизации ФГБУ Института проблем информатики РАН создан ФГУ “Федеральный исследовательский центр “Информатика и управление” Российской академии наук” (ФИЦ ИУ РАН) с присоединением к нему ФГБУ Института системного анализа РАН и ФГБУ Вычислительного центра им. А.А. Дородницына РАН. Базовой организацией кафедры стал ФИЦ ИУ РАН, ВЦ РАН.

С 2022 года заведующим кафедрой является профессор РАН Воронцов Константин Вячеславович.

Специализация «Интеллектуальный анализ данных»

Магистерская программа: 010990 «Интеллектуальный анализ данных»

Руководитель специализации: профессор РАН Воронцов Константин Вячеславович

Научный руководитель: профессор Нью-Йоркского университета и института Куранта Зорин Денис Николаевич

Актуальная страница специализации на новом сайте http://is-mipt.site.


Интеллектуальный анализ данных является одним из наиболее актуальных и востребованных направлений прикладной математики. Современные процессы бизнеса и производства порождают огромные массивы данных. Как извлечь максимум полезных знаний из многомерных, разнородных, неполных, неточных, противоречивых, косвенных данных? Как сделать это эффективно, если объем данных измеряется гигабайтами или даже терабайтами? Как использовать имеющуюся информацию для автоматизации принятия решений в различных профессиональных областях? Эти и многие другие задачи изучаются на специализации «Интеллектуальный анализ данных».

Специализация была создана учениками академика РАН Ю. И. Журавлёва, под руководством его ученика, академика РАН Рудакова К.В. Научной школой Ю. И. Журавлёва разработан уникальный математический аппарат, опирающийся на классические методы общей алгебры, дискретного и функционального анализа, комбинаторики, математической статистики. Глубокое изучение этих дисциплин составляет основу подготовки выпускаемых специалистов. В рамках специализации ведется обучение студентов методам постановки и решения реальных прикладных задач. Каждый семестр, помимо теоретических курсов, проходит практикум, дающий студентам навыки самостоятельной научно-исследовательской работы, проведения вычислительных экспериментов, написания научных статей и технических отчётов, работы с научной литературой, выступлений с презентациями и ведения научных дискуссий.

Ежегодно специализация выпускает 5–10 магистров, многие из них поступают в аспирантуру МФТИ и ВЦ РАН. Студентами и сотрудниками кафедры публикуется около 70 научных работ ежегодно. Ежегодно защищаются несколько кандидатских и докторских диссертаций. Студенты и аспиранты кафедры регулярно участвуют в работе научных конференций ММРО (Математические методы распознавания образов, Россия) и ИОИ (Интеллектуализация обработки информации), организуемых при непосредственном участии сотрудников кафедры.

Студенты имеют возможность участвовать в прикладных разработках компании «Форексис». Это молодая, сплочённая команда профессионалов, объединённая идеей внедрения интеллектуального анализа данных в различных прикладных областях. Клиентами «Форексис» являются Московская межбанковская валютная биржа, Банк ОТП, КБ «Петрокоммерц», ТД «Лама», ЗАО «Связной», МТС, ЗАО «Анти-Плагиат», и др. Компания «Форексис» является партнёром компаний Microsoft, Oracle, SAP, Columbus IT Partners и других.

Специализация «Интеллектуальный анализ данных» предоставляет студентам увлекательную возможность заниматься самыми разными предметными областями, применяя к ним одни и те же методы фундаментальной математики.

Научные направления

Направления научных исследований

Направления прикладных исследований и разработок

Учебный план

Название курса Преподаватели Курссеместр
36  47  48  59  510 611
Бакалавриат
Теория обучения машин Воронцов Э Э
Автоматизация научных исследований Стрижов Д
Научный семинар по специальности все –
Дискретная оптимизация Сигал Э
Анализ данных в метрических пространствах Майсурадзе Д
Математические методы прогнозирования Стрижов Д Д
Прикладной комбинаторный анализ Сметанин Э
Теория статистического обучения Воронцов Д
Обработка изображений Местецкий Э
Магистратура
Анализ и распознавание изображений Местецкий Э
Основания алгебраического подхода к синтезу корректных алгоритмов Рудаков Д Э
Обработка сигналов и многомерных массивов данных Моттль Д Э
Анализ сложноорганизованных данных Красоткина Э Д
Методы дискретного анализа в распознавании образов Журавлёв Д
Биоинформатика Торшин Д
Графические модели Топинский Д
Интеллектуальные системы Рудаков Д
Практика и методология промышленного анализа данных Ивахненко Д
Регрессионный анализ Стрижов 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

Специализация «Проектирование и организация систем»

Магистерская программа: 010956 «Математические и информационные технологии»

Руководитель специализации: д.т.н., Матвеев Иван Алексеевич.

Главное направление подготовки студентов – обучение знаниям, умениям и навыкам, необходимым для проектирования и разработки интеллектуальных прикладных систем или, как их еще называют, прикладных систем, основанных на знаниях (Applied Knowledge Based Systems).

Преподаватели специализации являются представителями научной школы академика Г. С. Поспелова. Руководитель специализации профессор А. И. Эрлих под руководством Г. С. Поспелова в середине 1970-х годов одним из первых в России начал развивать и применять подходы нового по тем временам научного направления «Искусственный интеллект» в разработках и проектировании прикладных компьютерных систем. Сегодня методы и средства искусственного интеллекта как основа новых информационных технологий прочно заняли передовые позиции в теоретической и прикладной информатике.

Методы и средства синтеза (mining) и представления знаний в компьютерных системах, методы использования этих знаний для решения плохо формализуемых задач, включая всевозможные задачи управления и принятия решений в самых разных областях человеческой деятельности; поддержку научных исследований и проектирование сложных объектов; машинное обучение в прикладных областях, таких как анализ изображений, видео и речи; общение с компьютерными системами на естественном языке (Natural Language Processing), объяснительный искусственный интеллект — вот примеры основных направлений, в которых успешно работают в России и за рубежом выпускники специализации.

Подготовка студентов ориентирована на их дальнейшую работу по развитию новых методов и средств создания сложных интеллектуальных систем различного прикладного назначения. Во время обучения, помимо прохождения теоретических курсов, студенты под руководством преподавателей специализации участвуют в прикладных проектах ведущих технологических компаний, ведут научно-исследовательские разработки, предполагающие самостоятельное выполнение и защиту результатов в конце каждого семестра. Благодаря широким научным связям с ведущими индустриальными партнерами и институтами кафедра всегда находится на переднем крае исследований в области искусственного интеллекта.

Научные направления

Учебный план

Название курса Преподаватели Курссеместр
36  47  48  59  510 611
Бакалавриат
Модели и методы искусственного интеллекта Матвеев Д
Байесовские методы в машинном обучении и статистике Виноградов Д
Обработка изображений в системах искусственного интеллекта Гнеушев Д Д
Основы искусственного интеллекта и систем, основанных на знаниях Аверкин Д
Технологии организации данных Дулин Д Д
Системы и средства представления знаний Аверкин Д
Основы речевых технологий Чучупал Д
Научный семинар по специальности все Д Д
Магистратура
Задачи распознавания в биоинформатике Торшин Д
Математические модели и методы принятия решений Виноградов Д Д Д
Методы понижения размерности в задачах управления Цурков Д Д Д
Декомпозиция в оптимизации систем Егорова Д Д Д
Технология активных баз знаний Дулин Д Д Д
Научный семинар по специальности все Н
  • Э - экзамен
  • Д - дифференцированный зачет
  • Н - недифференцированный зачет

Ссылки

Источник — «http://recognition.su/wiki/index.php?title=%D0%98%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B_%28%D0%BA%D0%B0%D1%84%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B0_%D0%9C%D0%A4%D0%A2%D0%98%29/%D0%9E_%D0%BA%D0%B0%D1%84%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B5»