Тел.: +7 (495) 772-95-90 * 12332
125319, Москва, Кочновский проезд, д. 3 (недалеко от станции метро "Аэропорт").
Декан — Аржанцев Иван Владимирович
Первый заместитель декана факультета — Вознесенская Тамара Васильевна
Заместитель декана по научной работе и международным связям — Объедков Сергей Александрович
Заместитель декана по учебно-методической работе — Самоненко Илья Юрьевич
Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе — Плисецкая Ирина Александровна
Факультет готовит разработчиков и исследователей. Программа обучения сформирована с учётом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных — одной из самых сильных магистратур в области computer science в России. Широкий список курсов по выбору и значительная доля программы, выделенная под них, позволит каждому студенту сформировать свою собственную образовательную траекторию. В основе обучения — практика и проектная работа.
Bienvenu M., Kikot S., Kontchakov R. et al.
Journal of the ACM. 2018. Vol. 65. No. 5. P. 28:1-28:51.
Doikov Nikita, Richtarik P.
Proceedings of Machine Learning Research. 2018. No. 80. P. 1290-1298.
Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2018. P. 1-2.
Naumov A., Spokoiny V., Ulyanov V. V.
Probability Theory and Related Fields. 2019. P. 1-42.
Shapoval A., Le Mouël J., Shnirman M. et al.
Astronomy and Astrophysics. 2018. Vol. 618. P. A183-1-A183-13.
Курс ведет кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук Елаева Мария Сергеевна.
Известно, что математика широко используется для описания процессов, протекающих в реальном мире. Математические модели успешно используются в совершенно разных областях науки, а сфера их приложений постоянно расширяется. Как ни странно, математическое моделирование проникает и в такие области знания, где прямой эксперимент, дающий полную информацию об исследуемой реальности, практически невозможен или сильно затруднен. Казалось бы, теоретические модели реальных процессов могут возникать лишь там, где есть много экспериментальных данных, описывающих эти самые процессы. Но это не всегда так. Достаточно вспомнить общую теорию относительности Эйнштейна – ведь ее экспериментальное подтверждение было получено уже после создания теории. В этом случае именно теория позволила запланировать и провести ряд экспериментов. С другой стороны, эксперимент, как совокупность наблюдаемых фактов, при неверной теоретической концепции может ввести в заблуждение (вспомним геоцентрическую картину мира). Иными словами, теоретическая концепция придает эксперименту содержательный смысл, и это превращает экспериментальный материал в объективную информация о реальности.
Предлагаемый курс не совсем обычен и по форме, и по содержанию. По форме он будет представлять собой доклады студентов, сделанные на основе изучения предложенных статей, с последующим обсуждением. По содержанию – будут рассмотрены математические модели различных процессов и явлений. В частности, будут затронуты области статистики и теории вероятностей, дифференциальных уравнения и уравнений в частных производных, поговорим о математическом моделировании в экономике, об игровых моделях и других интересных задачах.
Курс является естественным продолжением математического анализа и дополняет курсы по теории вероятностей, статистики и дифференциальным уравнениям, фокусируясь на приложениях. Являясь обзорным, он не требует специальной подготовки, будет интересен тем, кто хотел бы узнать «что?», «как?», «с помощью каких инструментов?» моделируют исследователи в различных областях науки.
К проведению курса будут привлечены сотрудники Научно-учебной лаборатории моделирования и управления сложными системами: заведующий лабораторией Александр Борисович Шаповал и стажер-исследователь Антон Сергеевич Савостьянов. Заинтересованным слушателям, желающим заниматься научной работой и публиковать свои исследования, может быть предложена стажировка в указанной лаборатории.
Для участия необходимо зарегистрироваться.
Расписание:
31.01, 07.02, 14.02, 21.02, 28.02, 07.03 – с 15.10 до 16.30 – ауд. 317
Кочновский проезд, д. 3. (м. Аэропорт)