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

Integral Robot Technologies and Speech Behavior

Kharlamov A. A., Pantiukhin D., Borisov V. et al.

Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024.

Статья

On efficient algorithms for bottleneck path problems with many sources
В печати

Каймаков К. В., Malyshev D.

Optimization Letters. 2024. P. 1-11.

Глава в книге

Neural Networks for Speech Synthesis of Voice Assistants and Singing Machines

Pantiukhin D.

In bk.: Integral Robot Technologies and Speech Behavior. Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 9. P. 281-296.

Препринт

DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Все публикации

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

Статус:: Курс по выбору

Когда читается:: 4-й курс, 2, 3 модуль

Преподаватели

Дурандин Олег Владимирович

Каляева Екатерина Валерьевна

Full Syllabus

Abstract

The course introduces students to the basic concepts of data analysis and machine learning and the application of data mining and machine learning to solve practical problems in the professional field

Learning Objectives

The purpose of learning is development of skills to conduct research, including problem analysis, setting goals and objectives, understanding of the object and subject of study, choice of method and research methods, as well as evaluating its quality.

Expected Learning Outcomes

Able to work with python ibraries
Has an idea about the regularization features
Has an idea of principles of building neural networks
Has an idea of the basic concepts
Has an idea of the features of convolutional networks
Has an idea of the principles of neural networks training

Course Contents

The simplest methods of machine learning
The loss function. Regularization. Optimization.
Method of back propagation. Neural networks.
Training of neural networks. Normalization methods.
Convolutional neural network architectures.
Libraries for training and running neural networks.

Assessment Elements

Control work
Laboratory work 1
Laboratory work 2
Exam
Итоговый контроль в 2019/2020 учебном году состоялся в 3 модуле.

Interim Assessment

2021/2022 3rd module
0.15 * Laboratory work 2 + 0.4 * Exam + 0.3 * Control work + 0.15 * Laboratory work 1

Bibliography

Recommended Core Bibliography

Kelleher, J. D. (2019). Deep Learning. Cambridge: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2234376

Recommended Additional Bibliography

Антонио, Д. Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow / Д. Антонио, П. Суджит ; перевод с английского А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2018. — 294 с. — ISBN 978-5-97060-573-8. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/111438 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Introduction to neural network and machine translation