Учебные курсы кафедры — различия между версиями
(→Осенний семестр 2023 года) |
|||
Строка 8: | Строка 8: | ||
| | | | ||
− | [[ | + | [[ | Практикум Python (ПМФ) ]] |
− | [[ | + | [[ Foundations of programming]] |
[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]] | [[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]] |
Версия 17:59, 13 апреля 2023
Содержание
- 1 Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования
- 1.1 Осенний семестр 2023 года
- 1.2 Факультетские курсы
- 1.3 Кафедральные курсы
- 1.4 Весенний семестр 2023 года
- 1.5 Факультетские курсы
- 1.6 Кафедральные курсы
- 1.7 Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины
- 1.8 Факультетские курсы
- 1.9 Кафедральные курсы
- 1.10 Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины
- 1.11 Факультетские курсы
- 1.12 Кафедральные курсы
- 1.13 Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины
- 1.14 Факультетские курсы
- 1.15 Кафедральные курсы
- 1.16 Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины
- 1.17 Факультетские курсы
- 1.18 Кафедральные курсы
- 1.19 Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины
- 1.20 Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины
- 1.21 Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины
- 1.22 Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины
- 1.23 Адаптационные курсы магистратуры 2018
- 2 Научно-исследовательская работа
Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования
Осенний семестр 2023 года
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс | 6 курс |
---|---|---|---|---|---|
[[ | Практикум Python (ПМФ) ]] |
Data Structures and Algorithms 2022 Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток) Алгоритмы и структура данных (основной поток)
|
Параллельные и распределенные вычисления |
[Проектирование программных систем] |
Факультетские курсыТехнологии программирования и операционные системы Кафедральные курсы |
Весенний семестр 2023 года
Про индивидуальные планы 2023 весна
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс |
---|---|---|---|---|
Практикум Python. Совместная программа ВШЭ-РЭШ. Весна 2023 Программирование на С++ основной и продвинутый потоки |
[Архитектура компьютеров и операционные системы | CAOS-2022] |
Факультетские курсыИстория и методология информатики и вычислительной техники Технологии разработки на языке Java Хранение и обработка больших объемов данных Автоматическая обработка естественного языка Кафедральные курсы |
Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс | 6 курс |
---|---|---|---|---|---|
Data Structures and Algorithms 2022 Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток) Алгоритмы и структура данных (основной поток)
|
Параллельные и распределенные вычисления |
Факультетские курсыТехнологии программирования и операционные системы Кафедральные курсы |
Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс |
---|---|---|---|---|
Факультетские курсыМатематические методы визуализации данных История и методология информатики и вычислительной техники Технологии разработки на языке Java Хранение и обработка больших объемов данных Автоматическая обработка естественного языка Кафедральные курсы |
Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс | 6 курс |
---|---|---|---|---|---|
Параллельные и распределенные вычисления |
Факультетские курсыТехнологии программирования и операционные системы Кафедральные курсы |
Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс |
---|---|---|---|---|
Факультетские курсыИстория и методология информатики и вычислительной техники Хранение и обработка больших объемов данных Автоматическая обработка естественного языка Кафедральные курсы |
Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс | 6 курс |
---|---|---|---|---|---|
Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс |
---|---|---|---|---|
Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины
1 курс | 2 курс | 3 курс | 4 курс | 5 курс | 6 курс |
---|---|---|---|---|---|
Параллельные и распределенные вычисления |
Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины
Адаптационные курсы магистратуры 2018
Внимание! Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.
Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)
Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)
Машинное обучение (весна, 10 семестр)
Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)
Научно-исследовательская работа
Примеры тем НИР прошлых лет
2016 год
- Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
- Учет внешних данных при построении рекомендаций.
- Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
- Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
- Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
2017 год
TBD
2018 год
- Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
- Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
- Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
- Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
- Классификация триплексов в структурах РНК
- Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды
2019 год
- Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
- Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
- Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
- Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
- Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
- Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
- Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
- Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии
2020 год
- Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
- Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
- Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
- Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
- Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
- Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений
2021 год
TBD