We use cookies in order to improve the quality and usability of the HSE website. More information about the use of cookies is available here, and the regulations on processing personal data can be found here. By continuing to use the site, you hereby confirm that you have been informed of the use of cookies by the HSE website and agree with our rules for processing personal data. You may disable cookies in your browser settings.

  • A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site

Mentor's Seminar

2023/2024
Academic Year
RUS
Instruction in Russian
3
ECTS credits
Delivered at:
Department of Applied Mathematics and Informatics (Faculty of Informatics, Mathematics, and Computer Science (HSE Nizhny Novgorod))
Course type:
Compulsory course
When:
2 year, 1-3 module

Instructor

Программа дисциплины

Аннотация

Семинар наставника для студентов магистратуры 2-го курса помогает студентам организовать свою работу по теме выпускной квалификационной работы (магистерской диссертации).
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целью семинара наставника является содействие студентам в работе над ВКР (магистерской диссертацией) и ее успешной защите.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Формулирует основные требования к к представлению результатов научно-проектной работы в области компьютерных наук
  • Разрабатыват концепцию представления своей научно-проектной работы в области компьютерных наук
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Структура научной работы
  • Особенности представления теоретического материала научной работы.
  • Особенности организации вычислительных экспериментов
  • Оформление и презентация ВКР
Элементы контроля

Элементы контроля

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

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 4 модуль
    0.18 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.3 * Экзамен
  • 2023/2024 учебный год 3 модуль
    0.18 * Домашнее задание + 0.17 * Домашнее задание + 0.18 * Домашнее задание
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
  • Математика и правдоподобные рассуждения : Т.1. Индукция и аналогия в математике, Т.2. Схемы правдоподобных умозаключений, Пойа, Д., 2010
  • Математика и правдоподобные рассуждения, Пойа, Д., 1975

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