Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород)

АБB
АБB
АБB

Обычная версия сайта

Кафедра ПМИ создана в 2006 году как выпускающая кафедра по направлению "Прикладная математика и информатика".

Целью деятельности кафедры «Прикладной математики и информатики» является подготовка высококвалифицированных специалистов (бакалавров и магистров) по направлению 010500 «Прикладная математика и информатика», обладающих знаниями и квалификацией, необходимыми для профессионального моделирования и информационного обеспечения экономических и бизнес процессов, анализа и обработки данных.

Научная деятельность

Кафедра выполняет межкафедральные (кафедры Информационных систем и технологий, Математики и др.) исследовательские проекты, национальные проекты в составе общих исследовательских групп (РФФИ, проекты Минобрнауки РФ и др.) с участием партнеров из Института прикладной математики им. М. Келдыша РАН, Математического института им. В. Стеклова РАН, Института прикладной физики РАН, МГУ им. М. Ломоносова, ННГУ им Н. Лобачевского. Осуществляется международное сотрудничество с различными научными центрами Европы и США.

Публикации

Книга

Networks and Optimization. Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis
В печати

Springer, 2026.

Статья

О некоторых нижних оценках числа ребер в трехсвязных гиперграфах и их достижимости
В печати

Дидин М. А., Малышев Д. С.

Успехи математических наук. 2026. С. 1-2.

Глава в книге

Algorithms for standard-form ILP problems via Komlós’ discrepancy setting

Gribanov D., Khayaleyev T., Cherniavskii M. et al.

In bk.: ESA'2026: Proceedings of the 34th Annual European Symposium on Algorithms. Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, Dagstuhl Publishing, 2026. Ch. 388. P. 25:1-25:22.

Препринт

A General Variable Neighborhood Search for Logistic Network Flow Design with Nonlinear Edge Costs and Transshipment Capacities
В печати

Kovaleva V., Ponomarenko A.

arxiv.org. Computer Science. Cornell University, 2026

Все публикации

Кто читает:: Кафедра прикладной математики и информатики (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 1-й курс, 2 модуль

Ask Question

Abstract

The course is devoted to the presentation of modern data analysis and machine learning methods that are widely used in computer vision. The main emphasis is placed on such sections as learning and inference in vision. A taxonomy of models that relate the measured image data and the actual scene content is studied. Generative and discriminative models Classification, regression and clustering methods.

Data Analysis and Machine Learning

Course Syllabus

Abstract