Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Partitioning vertices of graphs into paths of the same length

Duginov O., Dmitriy Malyshev, Dmitriy Mokeev

Discrete Applied Mathematics. 2025. Т. 373. С. 179-195.

Глава в книге
ALOE: Boosting Large Language Model Fine-Tuning with Aggressive Loss-Based Elimination of Samples

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

In bk.: Frontiers in Artificial Intelligence and Applications: 27th European Conference on Artificial Intelligence, 19–24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain. Vol. 392. IOS Press Ebooks, 2024. P. 3980-3986.

Препринт
The Gamma-Theta Conjecture holds for planar graphs

Taletskii D.

math. arXiv. Cornell University, 2024

Контакты

603093 Н.Новгород, ул. Родионова, д. 136, 406 к.

Тел: (831) 436-13-97
E-mail: kaf_pmi@hse.ru

Семинар наставника

2024/2025
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
3
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
    0.17 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.3 * 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