• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
О числе вечного доминирования планарных графов диаметра 2
В печати

Талецкий Д. С.

Дискретный анализ и исследование операций. 2025. Т. 32. № 1. С. 1-21.

Глава в книге
Robustness of Graphical Lasso Optimization Algorithm for Learning a Graphical Model

Valeriy Kalyagin, Ilya Kostylev.

In bk.: Mathematical Optimization Theory and Operations Research. 23rd International Conference, MOTOR 2024, Omsk, Russia, June 30–July 6, 2024, Proceedings. LNCS, volume 14766. Springer, 2024. P. 337-348.

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

Семинар наставника

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
1
Кредиты

Преподаватель

Программа дисциплины

Аннотация

Семинар наставника помогает студентам быстро адаптироваться к особенностям учебного процесса в магистратуре НИУ ВШЭ и выбрать свою исследовательскою траекторию
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью семинара наставника является адаптация студентов к особенностям обучения в НИУ ВШЭ и содействие в выборе исследовательской траектории в магистратуре.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Определяет современные тренды развития интеллектуального анализа данных
  • Формулирует основы организации учебного процесса в НИУ ВШЭ
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Компьютерные науки в НИУ ВШЭ и в НИУ ВШЭ НН
  • Интеллектуальный анализ данных
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Экзамен
    Экзамен проводится в виде теста по пройденному материалу
  • неблокирующий Домашнее задание
    Текущая оценка выставляется на основе посещения и активности на занятиях
  • неблокирующий Домашнее задание
    Текущая оценка выставляется на основе посещения и активности на занятиях
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2023/2024 учебный год 4 модуль
    0.18 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание + 0.3 * Экзамен + 0.3 * Экзамен
  • 2024/2025 учебный год 3 модуль
    0.17 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.66 * Экзамен + 0.66 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Machine learning : beginner's guide to machine learning, data mining, big data, artificial intelligence and neural networks, Trinity, L., 2019

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Ризаев, И. С. Интеллектуальный анализ данных : учебное пособие / И. С. Ризаев, Э. Г. Тахавова. — Казань : КНИТУ-КАИ, 2020. — 116 с. — ISBN 978-5-7579-2496-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/264896 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.

Авторы

  • Трехлеб Ольга Юрьевна
  • Калягин Валерий Александрович