IMI 2022

Материал из Public ATP Wiki
Версия от 14:42, 1 марта 2022; VeLKerr (обсуждение | вклад) (Важные ссылки)
Перейти к: навигация, поиск

Общие сведения

  • Семестр: 10 (пятый курс)
  • Форма контроля: экзамен
  • Руководитель: д.ф.-м.н., проф. Цитович Иван Иванович (cito at atp-fivt.org).

Важные ссылки

Аннотация

Основные цели курса состоят в следующем:

  1. Дать представление о том, как правильно формулировать научную проблему;
  2. Дать представление о том, как правильно писать исторический обзор по научной теме;
  3. Дать представление о скорости развития вычислительной техники и методов ее применения.

Для достижения этих целей в курсе предусмотрены следующие темы:

  1. Математические модели;
  2. История и методология машинного обучения;
  3. История развития вычислительной техники.

Для раскрытия этих тем в качестве лекторов привлекаются специалисты из различных научных организаций, в том числе стоявшие у истоков формирования отечественной вычислительной техники. Курс организован таким образом, что возможно дистанционное обучение даже при завершении карантинных мер, поскольку все занятия записываются и их видео доступно слушателям курса. Для достижения первых двух целей студентам выдаются два домашних задания, причем студент при желании может выбрать тему работы практически самостоятельно. В процессе обучения студент может накапливать бонус, который можно использовать в качестве итоговой оценки по курсу или для повышения итоговой оценки на экзамене. Более подробно о содержании курса и правилах его прохождения будет рассказано на первом занятии.

Критерии оценивания

  • 2 домашних задания
  • 3 контрольные (в случае отмены дистанционного режима, останется только 1 контрольная - итоговая).
  • бонусы за активность на занятиях и вопросы преподавателям вне занятий
  • экзамен

Домашние задания

Материалы

Материалы прошлых лет понадобятся для самостоятельного изучения тем:

  • 2020 г.: история развития компьютеров, история машинного обучения, имитационное моделирование
  • 2019 г.: история суперкомпьютерных вычислений, алгоритмы

2021 год

2020 год

2019 год

2017 год