Магистерская программа "Логические и комбинаторные методы анализа данных"

Научный руководитель: профессор, д.ф.-м.н. Ю.И. Журавлев.

Цель магистерской программы «Логические и комбинаторные методы анализа данных» – подготовка магистров, специализирующихся в области методов распознавания и интеллектуального анализа данных. Программа предусматривает изучение дисциплин в таких областях математики как современная алгебра, дискретная и комбинаторная математика, машинное обучение, прогнозирование и др. Предполагается изучение основных приёмов решения прикладных задач анализа данных, а также приобретение навыков программной реализации технологий распознавания.

Учебный план

Список дисциплин по выбору студента для магистерской программы "Логические и комбинаторные методы анализ данных":
 Нестатические методы анализа данных и классификации
 Методы поиска достоверных эмпирических закономерностей в многомерных данных
 Прикладные задачи анализа данных
 Метрические методы интеллектуального анализа данных
 Булевы уравнения и проблема SAT
 Задачи распознавания в биоинформатике
 Теория надежности обучения по прецедентам
 Вероятностные тематические модели
 Методы оптимизации в машинном обучении
 Извлечение информации из изображений
 Задачи и алгоритмы вычислительной геометрии
 Логико-статистические модели в распознавании, прогнозировании и интеллектуальном анализе данных