2010/2011 — Осенний семестр
Методы анализа данных и распознавания
Нет информации о том, зачитывается ли как курс по выбору.
Разделы: Анализ данных.
Проходит: по понедельникам. Аудитория: 529 ГК в 12:20, практические занятия в 407 ЛК в 13:55.
Лектор: проф. Рязанов В. В., д. ф.-м. н.
Курс рассчитан на студентов 3 — 6 курсов и аспирантов всех факультетов.
Цель спецкурса состоит в изложении основных практических подходов для решения задач распознавания, классификации, прогноза и анализа данных. Будут рассмотрены логические, статистические, нейросетевые, гибридные и другие модели, основы алгебраической теории распознавания. Что такое кластерный анализ или автоматическая классификация, иерархическая группировка и data mining? Как найти скрытые закономерности в массивах многомерных данных и использовать их для понимания рассматриваемых процессов или явлений, решения задач диагностики, прогнозирования или распознавания? Как организовать процесс анализа данных?
В спецкурсе будет рассмотрена данная проблематика, включая современные практические численные методы решения задач, а также существующие программные системы анализа данных и их применения в медицине, физике, химии, бизнесе, финансах и технике.
Справки по тел. 8-903-220-92-39, email: rvvccas@mail.ru, rvv@ccas.ru.
Что развивает курс (данные для «Вектора»)
- Применение статистических методов (математический аппарат и использование ПО) (курс сфокусирован на этом)
- Алгоритмы и методы анализа данных (курс сфокусирован на этом)
- Понимание и декомпозиция сложных систем (развивает косвенно)
- Быстрое изучение нового ПО (развивает косвенно)
Информация о развиваемых компетенциях занесена в систему для работы «Вектора». Поскольку занесение информации производится редакторами проекта, а не авторами курсов, информация может быть неполной или даже частично неверной. Если Вы нашли ошибку, напишите нам об этом. См. также подробнее о системе «Вектор» и полный список компетенций.
