Учебные курсы кафедры — различия между версиями

Материал из Public ATP Wiki
Перейти к: навигация, поиск
(Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины)
(Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования)
Строка 1: Строка 1:
 
== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==
 
== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==
 +
 +
=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===
 +
 +
{| class="wikitable"
 +
|-
 +
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
 +
|-
 +
|
 +
 +
[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]
 +
 +
 +
|}
 +
  
 
=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===
 
=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

Версия 15:11, 5 февраля 2020

Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования

Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины

1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 5 курс 6 курс

Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)



Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины

1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 5 курс 6 курс

Формальные языки и трансляции

Параллельные и распределенные вычисления

Промышленное программирование на Java

Методы оптимизации

Full-stack разработка

Сложность вычислений

Математическая статистика

Технологии программирования и операционные системы

Машинное обучение на больших объемах данных

Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины

1 курс 2 курс 3 курс 4 курс 5 курс 6 курс

Введение в программирование (базовый поток)

Введение в программирование (основной поток)

Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)

Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)

Алгоритмы и структуры данных (основной поток)

Формальные языки и трансляции

Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)

Параллельные и распределенные вычисления

Проектирование программных систем

Прикладное машинное обучение

Робастные методы в статистике

Теория решеток для анализа и разработки данных

Анализ изображений

Машинное обучение на больших объемах данных

Работа с данными в индустрии

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

  1. Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
  2. Учет внешних данных при построении рекомендаций.
  3. Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
  4. Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
  5. Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.