[Кафедра вычислительной математики]

Занятия начнутся в феврале. Как попасть на спецкурс?

Зарегистрироваться на платформе Мирера и вступить в группу по ссылке: https://mirera.ru/user/groups/698df490a60fcd25c01ef4d2

Курс имеет практическую направленность и требует самостоятельного изучения предложенных теоретических материалов и решений задач. Материалы с домашними заданиями открываются постепенно, по расписанию. В конце курса будет проведена финальная контрольная работа. 

Занятия начнутся в марте. Как попасть на спецкурс?
Зарегистрироваться на платформе Мирера и вступить в группу по ссылке: 

https://mirera.ru/user/groups/698dec496cefd9d7cba25a3d

Курс посвящен классическому разделу математической лингвистики и
теоретической информатики — теории формальных языков. В нем
рассмотрены классификация грамматик по Хомскому, регулярные
множества и выражения, конечные автоматы, автоматы с магазинной
памятью, программные утилиты
GREP, FLEX, BISON. Курс имеет практическую направленность,
рассматриваются части теории формальных языков, которые
применяются на практике при написании компиляторов, студенты
решают не менее 100+ практических заданий различной сложности за
курс, включая тестовые задания, практические задания,
сдают программы на Python, FLEX, BISON, задания на GREP и т.д.

Курс посвящен рассмотрению архитектур современных и перспективных высокопроизводительных систем,
общей методологии построения параллельных, распределенных и отказоустойчивых программ, способам
масштабирования программ, современным стандартам для программирования ускорителей OpenCL и CUDA,
а также подходам к преобразованию, специализации и низкоуровневой оптимизации программного кода.

Вся текущая информация по курсу будет публиковаться в телеграм канале https://t.me/msu_icpc

Запись на курс по почте  mikhail.kumskov@math.msu.ru

курс читается в он-лайн формате.

Студенты получат навыки документирования требований в виде текстовых спецификаций (Requirements Specification), в форме сценариев использования (Use Cases), бизнес-сценариев использования (Business Use Cases) и «пользовательских историй» (User Stories); 

они получают представление о том, как качество и полнота требований влияют на архитектуру программного продукта и на успешность проекта разработки системы в целом. Большое внимание уделяется навыкам визуального моделирования (в нотации UML), включая «правильный» выбор объектов моделирования, что позволяет понять структуру и поведение элементов ИС. 

Знания и навыки, полученные во время обучения по программе, будут достаточны для самостоятельной работы в роли системного и бизнес аналитика как в больших компаниях, так и в стартапах – то есть полезны всем тем, кто участвует в сборе, анализе, в управлении и контроле качества требований при разработке ПО.

 Запись на курс по почте  mikhail.kumskov@math.msu.ru

Рассматриваются основные типы моделей, используемые
закономерностей в данных: 

регрессионный анализ, 

кластеризация данных, 

построение простых и обобщенных деревьев решений, сокращение данных – метод главных компонент. 

Эти методы, входящие в научную дисциплину «Распознавания образов» (Pattern Recognition), являются основой такой быстро развивающейся дисциплины как Business Intelligence (BI) и Машинное обучение (Machine Learning). 

Методы широко используются в бизнес-аналитике.
Кратко обсуждаются идеи и методы нейронных сетей и машины поддерживающих векторов (SVM – Support Vector Machine), а также методы bootstrap-построения оценок при недостаточном числе исходных данных. 

Рассматриваются основные понятия «нечеткого» (fuzzy) анализа данных и их применения для построения новых признаков и ведения «нелинейности» в модели. Предлагаемые алгоритмы могут быть использованы в базах данных для восстановления (предсказания) пропущенных значений.

Рассматривается проблемы численного решения оптимизационных задач, в том числе многометодные подходы.

Спецкурс познакомит с основами алгоритмов машинного обучения и методами их применения в аэродинамике.