Research Seminar "Methods of Data Mining"

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

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, 2 module

Instructor

Krylov, Vladimir

Программа дисциплины

Аннотация

Научно-исследовательский семинар представляет собой комплекс аудиторных и самостоятельных занятий, на которых участники знакомятся с последними достижениями науки о данных (Data Science) и изучают как разработать программные реализации по избранным темам. Главной темой семинаров 2019-2020 года является "Топологический анализ данных" (Topological Data Analysis-TDA).

Цель освоения дисциплины

• Знакомство студентов с современными программными библиотеками, предназначенными для анализа мультимедийных данных
• Целью семинара является вовлечение студентов в реальный процесс изучения новых результатов в науке о данных и процесса имплементации новых технологий в реальную практическую деятельность
• Получение необходимых знаний и навыков для выполнения научно-исследовательских проектов на примере создания интеллектуальных систем анализа данных
• Приобретение умений поиска и анализа современных научных публикаций по методам интеллектуального анализа данных.

Планируемые результаты обучения

• Применяет методы обработки изображений лиц (детектирование, верификация, идентификация), видео людей.
• Применяет методы переноса знаний (transfer learning), локальные дескрипторы и структурные методы для решения задач распознавания изображений.
• Применяет на практике современные методы обработки изображений (детектирование объектов, сегментация и синтез изображений).
• Сравнивает и применяет нейросетевые модели распознавания речи. Интерпретирует методы распознавания и верификации диктора по звучащей речи.
• Знать основные инструментальные средства топологического анализа данных. Научиться выполнять топологический анализ на простых примерах.
• Ознакомление с конвейером топологического анализа и понимание основных топологических характеристик облака точек.
• Ознакомление с перспективами использования топологических моделей данных для традиционных задач нейронных сетей - классификации и поиска аномалий
• Ознакомление с существом и особенностями топологического анализа данных и его примененений. понимание отличий топологических представлений данных от метрических моделей
• Получить практические навыки (умение) выполнять проект анализа 2D и 3D изображений с применением топологического анализа данных
• Получить практические навыки (умение) выполнять проект анализа текстов на естественном языке с применением топологического анализа данных

Содержание учебной дисциплины

• Знакомство с терминологией и приложениями топологического анализа данных.
• Программные билиотеки топологического анализа данных.
• Топологический анализ текстовых данных
• Топологический анализ изображений
• Обучаемые модели классификации топологических структур.
• Технологии топологического анализа.

Элементы контроля

• Лабораторная работа
• Экзамен
  Экзамен проводится в устной форме (опрос по проекту "Экзаменационные задания"). Экзамен проводится на платформе Zoom ( https://zoom.us/j/4917538372). К экзамену необходимо подключиться согласно расписанию ответов, высланному преподавателем на корпоративные почты студентов накануне экзамена. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка Zoom. Для участия в экзамене студент обязан: поставить на аватар свою фотографию, явиться на экзамен согласно точному расписанию, при ответе включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещено: выключать камеру, пользоваться конспектами и подсказками. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи до 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение 5 минут и более. При долговременном нарушении связи студент не может продолжить участие в экзамене. Процедура пересдачи аналогична процедуре сдачи.
• Лабораторная работа
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2021/2022 учебный год 4 модуль
  0.5 * Лабораторная работа + 0.5 * Экзамен
• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.5 * Лабораторная работа + 0.5 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Вычислительная топология, учебник, 213 с., Яковлев, Е. И., 2005
• Топология для младшекурсников, [учебник], 159 с., Васильев, В. А., 2014

Авторы

• Крылов Владимир Владимирович
• Трехлеб Ольга Юрьевна
• Калягин Валерий Александрович
• Яшунин Дмитрий Александрович
• Савченко Андрей Владимирович