Classical and Neural Modeling

2026/2027

Academic Year

ENG

Instruction in English

9

ECTS credits

Delivered at:

Big Data and Information Retrieval School

Course type:

Compulsory course

When:

4 year, 1-3 module

Instructors

Gromov, Vasilii

Tarakanov, Alexander

Tomashchuk, Korney

Course Syllabus

Abstract

Современный исследовательский анализ данных всё чаще требует выхода за пределы чисто статистических или чисто детерминистских подходов. Реальные задачи — от обработки результатов физического эксперимента до моделирования эпидемиологических, биологических или инженерных процессов — ставят перед аналитиком принципиальные вопросы: как работать с системами, где данных мало, но много теории; как извлечь скрытые параметры из наблюдений; как совместить точность классических моделей с гибкостью нейросетей. Настоящий курс предлагает системный взгляд на проблему моделирования, объединяя три фундаментальные линии: теорию сложных систем, классические численные методы и современные физико-информированные нейросетевые архитектуры. Курс предназначен для студентов 4-го курса, владеющих базовыми навыками программирования и анализа данных, и ориентирован на формирование исследовательской инженерной культуры — умения выбирать язык описания в зависимости от природы объекта и характера данных.