Магистратура 2020/2021

Научно-исследовательский семинар "Технологии моделирования сложных систем"

Статус: Курс обязательный (Науки о данных)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Кафедра технологий моделирования сложных систем

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 1-4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Ершов Егор Иванович, Осипов Дмитрий Сергеевич

Прогр. обучения: Науки о данных

Язык: русский

Кредиты: 4

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Курс направлен на ознакомление студентов специализации «Технологии моделирования сложных систем» с тематикой научных исследований, проводимых в ИППИ РАН, а также формирование у студентов навыков самостоятельной исследовательской работы

Цель освоения дисциплины

• Ознакомление студентов с тематикой научных исследований, проводимых в Институте проблем передачи информации им. А. А. Харкевича РАН – организации-партнере НИУ ВШЭ,формирование у студентов навыков самостоятельной исследовательской работы

Планируемые результаты обучения

• Ознакомление студентов специализации «Технологии моделирования сложных систем» с тематикой научных исследований, проводимых в ИППИ РАН
• Формирование у студентов навыков самостоятельной исследовательской работы
• Формирование у студентов навыков представления и защиты результатов их исследовательской работы

Содержание учебной дисциплины

• Цикл научных семинаров – представление научных направлений и тематики работы структурных подразделений ИППИ РАН
  Научные семинары по теории кодирования и телекоммуникационным системам -Научные семинары по распознаванию образов и обработке изображений -Научные семинары по анализу данных и машинному обучению -Научные семинары по компьютерной лингвистике и моделированию естественного языка
• Участие в научных семинарах ИППИ РАН по выбранной тематике
  Участие студентов в одном из научных семинаров ИППИ РАН (по выбранной студентом теме)
• Представление текущих результатов собственной научной работы студентов
  Выступление с докладом о результатах научной работы студента на профильном семинаре и на научном семинаре ТМСС, подготовка научной публикации по результатам научной работы

Элементы контроля

• Индивидуальная исследовательская работа
• Эссе
  Оценка за дисциплину выставляется в соответствии с формулой оценивания от всех пройденных элементов контроля. Экзамен не проводится.

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (4 модуль)
  Окончательная оценка = Максимум(Эссе,ПромИИР)

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. H. (2009). The Elements of Statistical Learning : Data Mining, Inference, and Prediction (Vol. Second edition, corrected 7th printing). New York: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=277008
• Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. The elements of statistical learning: Data Mining, Inference, and Prediction. – Springer, 2009. – 745 pp.
• Robert A. Beezer, T. Hastie, R. Tibshirani, & J. Friedman Springer. (2002). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. By. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.C9BC2266
• Trevor Hastie, Robert Tibshirani, & Jerome Friedman. New York. (n.d.). Book Reviews 567 The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.45E1D521

Рекомендуемая дополнительная литература

• Cardey, S. (2013). Modelling Language. Amsterdam: John Benjamins Publishing Company. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=578623