• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Бакалаврская программа «Прикладная математика и информатика»

Курсы по выбору (3 модуль) для студентов 3 и 4 курсов

Студент выбирает 1 весенний курс по выбору из следующего списка: 

Курсы по выбору для студентов 3 курса

Анализ данных в бизнесе
Введение в объектно-ориентированное программирование
Вероятностные модели и статистика случайных процессов
Машинное обучение 2
Теория игр
Математическая логика и сложность вычислений

Курсы по выбору для студентов 4 курса

Анализ данных в бизнесе
Обучение с подкреплением
Функциональное программирование
Конфликты и кооперации

1. Анализ данных в бизнесе
Лектор: Филипенков Николай Владимирович, к.ф.-м.н., компания SAS

Интеллектуальный анализ данных находит всё большее применение в различных отраслях экономики. Совершенствуются математические методы, разрабатываются новые модели и подходы для решения прикладных бизнес задач. При этом практическое применение методов интеллектуального анализа данных в бизнесе требует специализированных знаний и навыков. Целью данного курса является рассмотрение современных подходов, инструментов и методов интеллектуального анализа данных, применяемых в таких прикладных областях как клиентская аналитика, управление рисками и управление бизнес-процессами. Обучение построено на изучении не только соответствующих математических моделей и алгоритмов, но и на рассмотрении  примеров их реального применения в этих областях, что позволит студентам изучить весь жизненный цикл аналитической модели, начиная с этапа формирования требований и подготовки данных и заканчивая этапом внедрения и эксплуатации.

Презентация курса

2. Введение в объектно-ориентированное программирование

Лектор: Ивченко Олег Николаевич, МФТИ 
Данный курс посвящен изучению объектно-ориентированного подхода в программировании на примере языка Java. Слушатели курса познакомятся с такими свойствами программного кода как объект, класс-интерфейс, класс-наследник, инкапсуляция, полиморфизм. Детально будут разобраны принципы выбора интерфейса при разработке программы: принцип SOLID, принцип подстановки Лискова. В заключении курса будут изучены широко известные паттерны проектирования,причины их возникновения, решаемые ими задачи, а также критерии применимости.

Презентация курса 


 

3. Вероятностные модели и статистика случайных процессов 

Лектор: Артемов Алексей Валерьевич

Базовая кафедра Яндекс: Доцент

 
Курс дает теоретический и практический фундамент, необходимый при решении множества реальных промышленных задач, связанных с анализом данных в режиме реального времени. Необходимость в таких методах возникает во многих прикладных областях — например, при анализе временных рядов цен на акции, спроса на товары, числа посещений главной страницы интернет-поисковика. Трудность таких задач заключается в требовании максимально эффективного использования накопленной и поступающей информации для прогнозирования появления событий в неизвестном будущем или их обнаружения при неопределенном настоящем. Курс дает двоякие знания — математическую базу теории случайных процессов и навыки практической реализации алгоритмов анализа данных в оффлайн и онлайн-режимах. Будут рассмотрены основные подходы и вероятностные модели теории случайных процессов, такие как гауссовость, марковость, авторегрессионные модели, локально стационарные модели, модели в задачах скорейшего обнаружения; численные алгоритмы, в том числе сегментация, шумоподавление, оценка статистических характеристик, ключевые статистики в задачах обнаружения разладок и аномалий; слушателям будет предложена серия задач, направленных на анализ реальных данных посредством практического применения рассматриваемых подходов. 
Презентация курса
Проект программы курса

4. Машинное обучение 2

Лектор: Соколов Евгений Андреевич

Департамент больших данных и информационного поиска: Старший преподаватель

 

! Студенты специализации "Машинное обучение и приложение" не выбирают этот курс, т.к. он включен в пул обязательных курсов специализации на 3м году обучения.
Данный курс посвящён изучению продвинутых методов и постановок задач анализа данных, а также теоретических основ алгоритмов машинного обучения. В программу курса входят нейронные сети, матричные разложения, рекомендательные системы, основы анализа текстов, методы активного и онлайн-обучения, обучение с подкреплением, основы теоретических оценок обобщающей способности. Семинарские занятия посвящены освоению практических особенностей изучаемых методов, знакомству с современными инструментами анализа данных и разбору подходов к решению прикладных задач.
Программа дисциплины


5. Теория игр (преподается на английском языке)

Game theory is a mathematical language of modern economic and social science.Any time a model involves conflict of interest game theory is needed since itis the study of strategic decision making. Game theory has numerousapplications including economic theory, political science, evolutionarybiology, computer science, etc.

This is an introductory course, covering the foundations of game theory as wellas giving insights into some of its present-day applications.  The coursepresents main ideas and techniques of game-theoretic analysis. The aim is to teach students to use game theoretic approach, to think strategically. Success with this course gives edge both in deeper understanding of human behavior andin tackling business problems.


6. Математическая логика и сложность вычислений 

Лектор: Верещагин Николай Константинович

Департамент больших данных и информационного поиска: Профессор

 
Козачинский Александр Николаевич

Департамент больших данных и информационного поиска: Преподаватель

 

Теория вычислений и логика в их современном виде появились одновременно (и даже в работах одних и тех же людей - Гёделя, Чёрча, Тьюринга и других), и это не случайно: процесс формального вывода (применение разрешённых правил) и процесс вычисления (детерминированное применение разрешённых правил) по природе близки. Знаменитая теорема Гёделя (не все истинные утверждения формально доказуемы) означает на языке теории вычислений, что множество истинных утверждений неперечислимо - и в такой форме легко следует из классических результатов теории вычислений. Впоследствии появились и другие связи: логические теории можно использовать для доказательства свойств программ, классы сложности можно описывать в логических терминах, поэтому знакомство с основными понятиями и результатами логики входит в базовое образование программистов. Кое-что уже было в курсе дискретной математики - и в этом курсе мы пойдём дальше (и, в частности, докажем теорему Гёделя о неполноте).
Проект программы дисциплины

7. Обучение с подкреплением

Лектор: Панин Александр

Если приглядеться к нашей жизни, можно заметить, что мы обычно занимаемся отнюдь не разметкой примеров и отображением из пространства объектов в пространство ответов, минимизирующим эмпирический риск; мы существуем в мире, на который мы можем влиять, и который в свою очередь влияет на нас. А хотим мы в этом мире добиваться каких-то результатов: дойти до “из точки A точки B”, заработать  побольше денег, привлечь и удержать пользователя — кому что ближе. Задачи эти объединяет то, что в них приходится двигаться методом проб и ошибок — у нас просто нет всеобъемлющей выборки, в которой есть правильная стратегия поведения во всех ситуациях. А ещё эти задачи объединяет то, что их можно  решать автоматически. 

Курс даёт слушателям понимание и практические навыки использования методовобучения с подкреплением. В программу входят теоретическая база, практические задания, инженерные трюки и неординарные предметные области.

Проект программы дисциплины

8. Функциональное программирование 

Лектор: Кузнецов Степан Львович

Департамент анализа данных и искусственного интеллекта: Доцент

 
! Студенты специализации "Распределенные системы" не выбирают этот курс, т.к. он включен в пул обязательных курсов специализации на 4м году обучения.

Слушатели курса познакомятся с функциональными языками программирования на примере языка программирования Haskell, изучат отличия функционального подхода к программированию от традиционного императивного, познакомятся с лямбда-исчислением как теоретической основой функционального программирования, познакомятся с системами типов функциональных языков и алгоритмом вывода типов Хиндли-Дамаса-Милнера.
Проект программы курса

9. Конфликты и кооперации (преподается на английском языке)

Лектор: Коргин Николай Андреевич

Департамент математики: Профессор

 
This course presents an introduction to cooperative games, solutions and applications to conflict situations.
Draft Syllabus


↑ вернуться