Languages

Логические и комбинаторные методы анализа данных




Программное обеспечение вычислительных сетей

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

Дисциплина 1
семестр
2
семестр
3
семестр
4
семестр
ч/н   ч/н   ч/н   ч/н  
Иностранный язык 4 зач 4 экз        
Правоведение     4 экз        
Русский язык, деловое общение 2 экз            
Суперкомпьютерное моделирование и технологии         4 экз    
История и методология прикладной математики         2 зач    
Современная философия и методология науки 2 экз            
Межфакультетские курсы по выбору 2 зач 2 зач        
Алгоритмы, модели, алгебры 4 экз             
Алгебраические методы обработки данных  4  экз            
Прикладная алгебра. Дополнительные главы  2 экз            
Логические и комбинаторные методы анализа данных      4  экз        
Неклассические математические модели обработки данных          4  экз    
Планирование научных исследований          2  зач    
Математические методы классификации          2  экз  4  экз
Дисциплина магистерской программы на английском языке             2 зач
Дисциплина по выбору из списка     2 экз  2  экз  2  зач
Спецсеминар "Интеллектуальный анализ данных: новые задачи и методы" 2 зач  2  зач  2  зач  2  зач
Научно-исследовательская работа               оценка
Курсовая работа       оценка        
часов 22   20   18   8  
зачетов   3   2   4   2
экзаменов   5   5   4   3
Защита магистерской диссертации               оценка
Государственный экзамен по направлению               оценка

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