Research seminar "Technologies for complex systems modeling"

2019/2020

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

ECTS credits

Delivered at:

Department of Complex System Modelling Technologies (Faculty of Computer Science)

Course type:

Compulsory course

When:

1 year, 1-4 module

Instructor

Osipov, Dmitry

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