• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Телефон: 8-495-772-95-90*11020

Москва, Кочновский проезд, д. 3, комнаты 616,619, 624

 

 

Заведующий кафедрой — Кулешов Александр Петрович

 

Заместитель заведующего кафедрой — Осипов Дмитрий Сергеевич

 

Менеджер кафедры — Алескерова Инесса Ивановна

Статья
On Stability of Probability Laws with Respect to Small Violations of Algorithmic Randomness

V'yugin V.

Theory of Computing Systems. 2016. P. 403-423.

Статья
Shortest and minimal disjunctive normal forms of complete functions

Maximov Y.

Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2015. Vol. 55. No. 7. P. 1242-1255.

Глава в книге
Information preserving and locally isometric&conformal embedding via Tangent Manifold Learning
В печати

Bernstein A., Kuleshov A. P., Yanovich Y.

In bk.: Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2015. 36678 2015. IEEE International Conference on. P.: IEEE, 2015. P. 1-10.

Темы курсовых и дипломных работ, выполняемых под руководством сотрудников ИППИ РАН

Темы курсовых и дипломных работ существенно меняются и пересматриваются в начале каждого учебного года. Приведенные ниже темы мы предлагали студентам магистерской программы “Науки о данных” в 2016-2017 учебном году. В большинстве случаев похожие темы существовали и для студентов бакалавриата, разница заключалась в конкретной постановке задачи и ожидаемой глубине ее проработки.

Темы курсовых и дипломных работ под руководством сотрудников кафедры:


Беломестный Денис Витальевич

  1. Методы квази-Монте-Карло для решения задач оптимального контроля
  2. Оценивание в задаче регрессии с ошибками в переменных методом наибольшего правдоподобия
  3. Метод контрольных переменных и Винеровский хаос для задач снижения дисперсии


Бернштейн Александр Владимирович

  1. Применение методов моделирования многообразий для анализа временных рядов
  2. Регрессия на многообразиях данных для задач робототехники
  3. Аналитическое и экспериментальное исследование алгоритмов топологического анализа данных

Бурнаев Евгений Владимирович

  1. Обнаружения аномалий и прогнозирование событий во временных рядах с приложениями для инженерных систем
  2. Стохастическое моделирование и прогнозирование временных рядов
  3. Аппроксимация дифференциальных уравнений в частных производных с помощью сверточных нейронных сетей
  4. Активное обучение на основе разноточных гауссовских процессов
  5. Идентификация и верификация речевых сигналов на основе нейронных сетей
  6. Прогнозирование редких событий на основе рекуррентных нейронных сетей
  7. Глубинные гауссовские процессы
  8. Восстановление многообразий, описывающих область значений многомерной зависимости
  9. Прогнозирование временных рядов на основе восстановления многообразий
  10. Обучение в распределенной среде

Вьюгин Владимир Вячеславович

  1. Алгоритмы предсказания с использованием экспертных стратегий

Дайняк Александр Борисович

  1. Группировка рёбер в динамической визуализации графов
  2. Метрики схожести текстов, основанные на колмогоровской сложности


Кабатянский Григорий Анатольевич

  1. Восстановление последовательностей по наблюдаемым подпоследовательностям (по работам В. И. Левенштейна) с применениями к биоинформатике

Осипов Дмитрий Сергеевич

  1. Разработка математической модели системы связи с робастным приемом
  2. Исследование методов мягкого декодирования недвоичных блоковых кодов в системах связи с непараметрическим приемом

Панов Максим Евгеньевич

  1. Классификация на основе данных, представленных графом
  2. Построение рекомендательных систем на основе кластеризации частично размеченных данных
  3. Алгоритмы классификации и кластеризации на основе ординальных данных


Соболевский Андрей Николаевич

  1. Задача Монжа-Канторовича с ценовой функцией вогнутого типа

Янович Юрий Александрович

  1. Выравнивания векторных полей на многообразиях сжимающими отображениями
  2. Градиентное выравнивание векторных полей на многообразии
  3. Тестирование гипотезы о многообразии для реальных данных
  4. Геодезическая выпуклость в задачах оценивания многообразий

Кроме того, студенты кафедры выполняют курсовые и дипломные работы под руководством сотрудников ИППИ РАН, формально не связанных с кафедрой. В этом случае, по правилам Вышки, назначается научный консультант из числа сотрудников НИУ ВШЭ.

Темы курсовых и дипломных работ под руководством сотрудников ИППИ РАН:


Беляев Михаил Геннадьевич

  1. Классификация патологий головного мозга по МРТ с помощью методов глубокого обучения
  2. Низкоразмерное представление МРТ головного мозга методами глубокого обучения
  3. Методы римановой геометрии в классификации сетевых структур мозга
  4. Линейные методы классификации сетевых структур мозга, представленных в виде тензоров произвольного порядка

Гитис Валерий Григорьевич

  1. Исследование методов и алгоритмов оценивания сейсмических полей по каталогам землетрясений
  2. Исследование методов и алгоритмов обучения в системе автоматического прогноза землетрясений

Додонова Юлия Александровна

  1. Генеративные модели структуры связей головного мозга человека
  2. Машинное обучение на сетевых структурах мозга различных модальностей
  3. Восстановление сетевых структур мозга на основе данных нейровизуализации

Ершов Егор Иванович

  1. Создание программной библиотеки реализующей трехмерное быстрое преобразование Хафа

Иванов Федор Ильич

  1. Разработка низкоскоростных МПП-кодов, основанных на конечных геометриях
  2. Разработка метода предсказания оптимальных распределений МПП-кодов для заданного порога

Любецкий Василий Александрович

  1. Вычисления расстояния между данными графами и последовательности операций, преобразующих один граф в другой
  2. Моделирование встречных потоков вдоль заданной кривой с заданными препятствиями и вычисление интенсивности движения в заданной точке кривой
  3. Метод аннилинга минимизации функционала на графах
  4. Методы поиска информации в больших базах данных биологической информации

Темы, которые мы предлагали для курсовых и дипломных работ в предыдущие годы, можно посмотреть по ссылке.