Компьютерные курсы вмк мгу: Компьютерные курсы | Учебный центр факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова — Сети для рыбалки — Купить в Москве с доставкой по России

Содержание

Компьютерные курсы | Учебный центр факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова

Обучение работе на компьютере

В нашем Учебном центре еженедельно стартует большое количество учебных программ, на которых происходит обучение работе на компьютере — для начинающих и для опытных пользователей. Не важно, сколько вам лет, и какой у вас опыт работы с компьютером — на компьютерных курсах факультета ВМК МГУ вы найдете тот учебный курс, который нужен именно вам.

Наши преподаватели занимаются обучением работе на компьютере (как для начинающих, так и для продвинутых пользователей) уже более 12 лет — именно столько существуют компьютерные курсы. Большинство преподавательского состава также преподает у студентов нашего факультета, полностью соответствуя тем требованиям, которые предъявляются лучшему университету страны.

Обучение работе на компьютере происходит в течение всего дня, семь дней в неделю. Есть утренние, дневные и вечерние учебные группы, существуют группы выходного дня, а также группы интенсивного обучения. Для каждого из желающих уделять обучению работе на компьютере один, два, три или пять дней в неделю предоставляется такая возможность.

Компьютер для начинающих

Если вы совсем недавно приобрели компьютер или если он давно у вас есть, но вы недостаточно хорошо умеете им пользоваться, приходите в наш Учебный центр и записывайтесь на курс «Компьютер для начинающих«!

Обучение начинающих пользователей компьютеру — это возможность в любом возрасте и при любом уровне начальной подготовки (и даже при ее полном отсутствии!) освоить азы компьютерной грамотности, начать пользоваться компьютером безбоязненно, а затем, шаг за шагом, углублять свои навыки владения им. Обучение компьютеру на курсах для начинающих — одно из основных направлений Учебного центра.

Программа «Базовая компьютерная подготовка» («Компьютер для начинающих») рассчитана именно на тех, у кого совсем мало или вообще нет опыта работы с компьютером. Формируются группы от 6 до 12 человек, обучаясь в одной из которых, даже считающий себя абсолютно безнадежным, слушатель не будет чувствовать себя «белой вороной». Преподаватели курса обучения компьютеру для начинающих имеют многолетний опыт работы именно со слабо подготовленной аудиторией, среди которой встречаются и совсем пожилые люди.

По окончании курса обучения компьютеру для начинающих, вы, вне зависимости от уровня начальной подготовки, овладеете на пользовательском уровне операционной системой Microsoft Windows, офисными программами MS Word и MS Excel, научитесь находить полезную информацию в Интернете и работать с электронной почтой (е-mail). После прохождения курса слушателям выдается сертификат о его окончании.

Для тех слушателей, которые после успешного окончания курса обучения компьютеру для начинающих захотят углубить свои познания в данной области, существуют более продвинутые учебные программы, логически дополняющие полученные знания.

УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР: КОМПЬЮТЕРНЫЕ И ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ КУРСЫ МГУ; ПОВЫШЕНИЕ КВАЛИФИКАЦИИ УЧИТЕЛЕЙ; ДИСТАНЦИОННЫЕ ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ КУРСЫ

Компьютерные курсы Учебного центра ВМК МГУ приостанавливают свою работу в связи с ухудшением эпидемиологической обстановки.

Добро пожаловать в Учебный центр ф-та ВМК МГУ!

Учебный центр молодого факультета Вычислительной математики и кибернетики старейшего Университета России приветствует Вас на своем сайте и предлагает учебные программы, которые помогут молодому человеку пройти нелегкий путь от школьника до выпускника ВУЗа и окончательно профессионально сформироваться в выбранном направлении деятельности. Основные направления обучения в нашем центре: вечерние и дистанционные подготовительные курсы, компьютерные курсы для начинающих, курсы разговорного иностранного языка и курсы повышения квалификации учителей.

Повышение квалификации учителей

Направления повышения квалификации учителей охватывают различные области: азы программирования и сложные алгоритмы, компьютерная графика, организация и наладка компьютерных сетей, нестандартные задачи по алгебре и сложные стереометрические задачи. Так как современная организация учебного процесса в школе требует умения использовать компьютер как при подготовке, так и при проведении занятий, на курсы по информационным технологиям приходят учителя самых разных предметов, Обучение по многим направлениям проводится с использованием дистанционной компоненты. Многочисленные положительные отзывы учащихся и большой конкурс при записи на курсы позволяют говорить о высоком уровне преподавания в нашем центре.

Компьютерные курсы факультета ВМК МГУ

Компьютерные курсы факультета ВМК МГУ в Москве существуют уже более 12 лет и по праву считаются одними из лучших в стране. Качество образования, полученного на курсах МГУ, подтверждено тысячами выпускников, с успехом освоивших за эти годы различные учебные программы. Преподавательский состав курсов факультета ВМК МГУ имеет богатейший опыт работы с самой различной аудиторией — от школьников и студентов до руководителей предприятий и даже пенсионеров.

Курсы обучения работе с компьютером

Курсы работают с середины августа по конец июня каждого года; запись на занятия осуществляется заранее, в зависимости от популярности данной программы. Постоянно запускаются новые группы, о наличии свободных мест в которых вы всегда можете узнать в офисе курсов МГУ по телефонам, указанным слева.

Расписание занятий составлено с учетом потребностей наших учеников и слушателей, наши компьютерные курсы подходят и пенсионерам, и детям. Существуют как утренние, так и дневные, и вечерние группы, а также группы выходного дня. Для тех, кто хочет максимально быстро и, вместе с тем, эффективно освоить ту или иную программу, на курсах факультета ВМК МГУ предусмотрены интенсивные программы обучения.

Курсы для школьников

Обучение работе с компьютером на курсах для детей и школьников — это и получение новых полезных знаний, и возможность подготовиться к сдаче ЕГЭ по информатике, и повышение уверенности в том, что, став однажды первокурсником на нашем факультете Вычислительной математики и кибернетики, бывший школьник сможет использовать имеющийся багаж знаний уже в студенчестве, учась в Московском Государственном Университете.

В Учебном центре факультета ВМК МГУ вы получите лучшее образование, качество которого подтверждено временем и репутацией одного из известнейших факультетов лучшего ВУЗа страны.

Подготовка школьников к сдаче ЕГЭ

Подготовительные курсы существуют при факультете ВМК МГУ более 15 лет. Наши преподаватели за эти годы подготовили к поступлению на наш факультет, другие факультеты Московского Государственного Университета, а также в другие престижные вузы тысячи школьников. Накопленный опыт и высокий уровень профессионализма преподавателей позволили нашему центру при изменениях в правилах поступления в вузы очень быстро создать программы и материалы курсов по подготовке к ЕГЭ. Сейчас подготовка к сдаче ЕГЭ является одним из основных направлений деятельности наших курсов. В нашем центре занятия проводятся по алгебре, геометрии, физике, информатике, русскому языку и литературе. Занятия проходят в виде лекций и семинаров, подготавливая, таким образом, учащихся к форме обучения, принятой в вузах.

Как к нам проехать?

Схема проезда на машине указана слева на этой странице. Если же вы добираетесь своим ходом, следуйте следующей инструкции (проезд на метро):

Ст. м. Университет, выход из предпоследнего вагона из центра. При выходе из метро перейти на светофоре через Ломоносовский пр-т, затем идти налево вдоль высокого черного забора до конца, либо проехать одну остановку транспортом (до ул. Лебедева). Справа от Вас будет находиться 8-этажное серое стеклянное здание — 2-ой Учебный корпус МГУ. Бюро пропусков расположено в дальнем от Ломоносовского проспекта входе. Пройдя через проходную (при себе необходимо иметь документы, чтобы выписать пропуск), подняться на лифте на 5-ый этаж.

Компьютерные курсы: кабинет №544
Подготовительные курсы: кабинет №566

Довузовская подготовка | ВМК МГУ

В рамках факультета ВМК осуществляются многие виды довузовской подготовки. Для школьников действует вечерняя математическая школа, обучение в которой является бесплатным. Старшеклассники и абитуриенты занимаются на очных и дистанционных подготовительных курсах, на компьютерных курсах и курсах иностранных языков для школьников, которые предлагает Учебный центр факультета ВМК.

Вечерняя математическая школа

Вечерняя математическая школа (ВМШ) рассчитана на школьников, проявляющих склонность и способности к серьезным занятиям математикой. В Школе преподаются математика, физика, информатика. Обучение в ВМШ бесплатное.

Подробную информацию об условиях приема и обучения в ВМШ можно найти на ее сайте.

Информация о школах, кружках и образовательных курсах для школьников, которые предлагают другие факультеты, доступна на сайте МГУ.

Очные подготовительные курсы

Подготовительные курсы для поступления в вуз и сдачи ЕГЭ осуществляется на базе Учебного центра. Проводятся занятия по алгебре, геометрии, физике, информатике, русскому языку и литературе.

Исчерпывающая информация о подготовительных курсах и статистика поступления их выпускников представлена на сайте Учебного центра.

С информацией о подготовительных курсах, предлагаемых другими факультетами, можно ознакомиться на сайте МГУ.

Дистанционные подготовительные курсы

Система дистанционного обучения ориентирована на учащихся старших классов средних школ, готовящихся к сдаче ЕГЭ и вступительных экзаменов в вузы. В состав системы входят учебные курсы по алгебре, геометрии, физике и информатике.

Подробную информацию о дистанционных подготовительных курсах можно узнать на их сайте и сайте Учебного центра.

Информация о программах дистанционного образования в МГУ размещена на сайте университета.

Компьютерные курсы для школьников

В рамках Учебного центра проводятся также компьютерные курсы для школьников. Каталог включает курсы для слушателей, имеющих самые разные уровни подготовки.

Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ

Декан — академик РАН Соколов Игорь Анатольевич
Президент — академик РАН Моисеев Евгений Иванович

Факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК) Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова является ведущим учебным центром России по подготовке кадров в области фундаментальных исследований по прикладной математике, вычислительной математике, информатике и программированию.

Факультет был основан в 1970 году. Самим фактом своего создания, выработкой структуры и основных направлений научной деятельности факультет ВМК целиком обязан одному из крупнейших учёных России — академику Андрею Николаевичу Тихонову. Усилия А.Н. Тихонова по созданию факультета ВМК получили поддержку академика М.В. Келдыша — в то время президента Академии наук СССР. Кроме А.Н. Тихонова, являвшегося деканом факультета ВМК в первые 20 лет существования, важную роль сыграли первые сотрудники факультета: академик Л.С. Понтрягин, члены-корреспонденты АН СССР Л.Н. Большев и С.В. Яблонский и профессора И.С. Березин и Ю.Б. Гермейер.

За прошедшие годы на факультете сформировались ведущие в России научные школы по различным фундаментальным направлениям прикладной математики и информатики: по теории некорректно поставленных задач, по математической физике и спектральной теории дифференциальных уравнений, по нелинейным динамическим системам и процессам управления, по вычислительным методам и математическому моделированию, по теории игр и исследованию операций, по оптимальному управлению и системному анализу, по математической кибернетике и математической логике, по теории вероятностей и математической статистике, по прикладному и теоретическому программированию, по архитектуре вычислительных систем и сетей, суперкомпьютерным технологиям, компьютерной графике и обработке изображений, информационной безопасности.

В состав факультета ВМК входят 20 кафедр: математической физики, вычислительных методов, общей математики, функционального анализа и его применений, автоматизации научных исследований, вычислительных технологий и моделирования, суперкомпьютеров и квантовой информатики, нелинейных динамических систем и процессов управления, оптимального управления, системного анализа, математической статистики, исследования операций, математических методов прогнозирования, математической кибернетики, системного программирования, алгоритмических языков, автоматизации систем вычислительных комплексов, информационной безопасности, интеллектуальных информационных технологий, английского языка.

Среди заведующих кафедрами академики РАН А.И. Аветисян, Ю.И. Журавлев, А.Б. Куржанский, Е.И. Моисеев, Ю.С. Осипов, И.А. Соколов, Е.Е. Тыртышников, Б.Н. Четвертушкин, члены-корреспонденты РАН В.В. Воеводин и Р.Л. Смелянский.

Подготовка на факультете осуществляется по следующим основным образовательным программам подготовки бакалавров и магистров: «Фундаментальные информатика и информационные технологии», «Прикладная математика и информатика».

Учебным планом для студентов, обучающихся на факультете ВМК МГУ по программам подготовки бакалавров, предусмотрена фундаментальная математическая подготовка. Студенты изучают математический анализ, теорию функций комплексного переменного, функциональный анализ, линейную алгебру, аналитическую геометрию, обыкновенные дифференциальные уравнения, уравнения математической физики, теорию вероятностей, математическую статистику, математическую логику, дискретную математику, численные методы, исследование операций, теорию игр, оптимальное управление, экстремальные задачи.

Студентам факультета читается широкий спектр курсов, связанных с вычислительной техникой и программированием: алгоритмы и алгоритмические языки, архитектура ЭВМ и язык ассемблера, операционные системы, прикладное программное обеспечение, компьютерная графика, параллельные вычисления, базы данных, искусственный интеллект, объектно-ориентированное программирование, компьютерные сети, сетевые технологии, системы программирования, верификация программ на моделях, объектно-ориентированный анализ и проектирование, формальные методы спецификации программ.

Значительное место в подготовке занимает практическая работа на компьютерах, включая работу на высокопроизводительных вычислительных системах. За время обучения студенты учатся работать в нескольких операционных системах и изучают, как минимум, три языка программирования. Все студенты изучают английский язык и цикл гуманитарных дисциплин.

На первых двух курсах обучение ведётся по общим учебным планам и программам. Основное внимание уделяется общематематической подготовке и теоретическому и прикладному программированию. В последнее время большое внимание уделяется использованию суперкомпьютеров, суперкомпьютерных технологий в моделировании, параллельным вычислениям. Начиная с третьего курса, студенты проходят специализацию на выбранных ими кафедрах. Каждый студент работает в спецсеминаре и имеет своего научного руководителя.

Выпускники отделения бакалавров могут продолжить обучение в магистратуре факультета. Срок обучения в магистратуре — 2 года. Приём в магистратуру осуществляется на конкурсной основе. Выпускники магистратуры факультета, проявившие склонность к научно-исследовательской работе, могут продолжить обучение в аспирантуре факультета. Срок обучения в очной аспирантуре — 4 года.

Подготовка магистров по направлению «Прикладная математика и информатика» осуществляется по программам: «Вычислительные технологии и моделирование», «Спектральная теория дифференциальных операторов и управления распределенными системами», «Численные методы и математическое моделирование», «Компьютерные методы в математической физике, обратных задачах и обработке изображений», «Современные методы математического моделирования», «Исследование операций и актуарная математика», «Дискретные структуры и алгоритмы», «Дискретные управляющие системы и их приложения», «Статистический анализ и прогнозирование рисков», «Информационная безопасность компьютерных систем», «Теория нелинейных динамических систем: анализ, синтез и управление», «Математические методы моделирования и методы оптимизации управляемых процессов», «Логические и комбинаторные методы анализа данных», «Математические методы системного анализа, динамики и управления», «Интеллектуальные системы», «Интеллектуальный анализ больших данных», «Компиляторные технологии», «Технологии программирования», «Суперкомпьютерные системы и приложения», «Распределенные системы и компьютерные сети», «Квантовая информатика», «Программное обеспечение вычислительных сетей», «Математическое и программное обеспечение защиты информации», «Технологии параллельного программирования и высокопроизводительные вычисления», «Прикладные интернет-технологии», «Большие данные: инфраструктура и методы решения задач». Подготовка магистров по направлению «Фундаментальные информатика и информационные технологии» осуществляется по программам: «Открытые информационные системы». С 2019 года идет прием на новую магистерскую программу на английском языке «Перспективные вычислительные технологии и сети», реализуемую совместно со Сколтех.

Обучение на факультете немыслимо без тесной связи с наукой. Студенты обязательно привлекаются к научным исследованиям, проводимым на кафедрах факультета, в академических институтах или в научных лабораториях. На факультете созданы научно-исследовательские лаборатории: математической физики, вычислительной электродинамики, моделирования процессов тепломассопереноса, обратных задач, математических методов обработки изображений, математического моделирования в физике, разностных методов, открытых информационных технологий, статистического анализа, вычислительного практикума и информационных систем, вычислительных комплексов, информационных систем в образовании и научных исследованиях, компьютерной графики и мультимедиа, технологий программирования, дискретных управляющих систем и их приложений, инструментальных средств в математическом моделировании, индустриальной математики, систем управления облачными вычислениями, а также студенческая исследовательская лаборатория Intel и лаборатория технологий Microsoft.

Факультет хорошо оснащен вычислительной техникой. Имеется несколько компьютерных классов, оснащенных самой современной мультимедийной техникой и программным обеспечением на базе процессоров Intel, несколько классов рабочих станций под управлением операционных систем семейства UNIX. Все классы объединены в локальную сеть на основе оптоволоконной связи с выходом в Интернет. На факультете установлен и интенсивно используется в учебном процессе суперкомпьютер IBM BlueGene/P производительностью около 30 терафлоп. Еще один введенный в строй в 2018 г. суперкомпьютер на базе процессоров IBM Power8 имеет 5 вычислительных блоков на базе двух десятиядерных процессоров Power8 с оперативной памятью от 256 до 1024 Гбайт, каждый блок имеет в своем составе два высокопроизводительных узла на базе графических ядер Nvidia Tesla P100. Суперкомпьютер имеет большую внешнюю память (600 ТБайт) и специальное оборудование для обработки больших данных.

Факультет имеет соглашения с рядом зарубежных университетов о сотрудничестве и обмене студентами. Имеются тесные рабочие контакты с крупными IT-компаниями, такими как Intel, Microsoft, Microsoft Research, IBM, Hewlett-Packard, Sun, Cisco, SAP, Samsung; многими российскими компаниями: Люксофт, Редлаб, Ай-Ти, Гарант, Консультант-Плюс, ДВМ, Лаборатория Касперского, Mail.Ru Group и другими. На факультете работает региональная академия CISCO. Совместно с институтами РАН на факультете создан учебно-научный центр суперкомпьютерного моделирования.

Проблем с трудоустройством выпускников факультета нет. Выпускники факультета работают во всех сферах, где используется вычислительная техника: академические и научно-исследовательские институты, высшие учебные заведения, государственные и правительственные учреждения, банки, страховые, финансовые, консалтинговые фирмы, российские и иностранные фирмы и т. д. Около трети выпускников продолжают обучение в аспирантуре. Сочетание глубокой теоретической подготовки с активной практической и научно-исследовательской работой под руководством высококвалифицированных преподавателей и научных сотрудников делает выпускников факультета конкурентоспособными на рынке труда.

Подробнее о факультете

Приемная комиссия ВМК

официальный сайт — Каталог компаний Cataloxy.ru

https://img.cataloxy.ru/fl/4b/da/514453.gif

УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР, КОМПЬЮТЕРНЫЕ И ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ КУРСЫ МГУ; ПОВЫШЕНИЕ КВАЛИФИКАЦИИ УЧИТЕЛЕЙ; ДИСТАНЦИОННЫЕ ПОДГОТОВИТЕЛЬНЫЕ КУРСЫ , Учебный центр факультета ВМК МГУ имени М. В. Ломоносова

Миссия нашего Учебного центра: помочь нашим слушателям пройти сложный путь становления и развития профессионализма, начиная со школьных лет.
Учебный центр факультета Вычислительной математики и кибернетики был создан в сентябре 1998 года. Основная цель создания: помощь людям разных возрастов – от школьников до сложившихся специалистов – в получении необходимых и качественных знаний в области информационных технологий и расширении возможностей повышения своей квалификации. Качество знаний обеспечивается преподавателями старейшего российского университета, имя которого остается синонимом образования самого высокого уровня. Спектр наших курсов позволяет подобрать оптимальную программу как для школьников младших классов, незнакомых с компьютером, так и для профессионалов в сфере программирования.
Наши преподаватели умеют не только грамотно донести теоретический материал, но и заинтересовать юных слушателей в результатах обучения. Оснащение наших учебных аудиторий и методы преподавания ориентированы на практические занятия, поскольку приобретению навыков в нашей программе обучения отводится основная роль.
Уже учась в третьем-пятом классах, школьники могут бывать в стенах МГУ и проходить курсы базовой компьютерной подготовки у лучших преподавателей. Для старших школьников и студентов предусмотрены программы более узкой специализации, большая часть которых готовит школьников и абитуриентов к поступлению в высшее учебное заведение, систематизируя знания о компьютере, прививая интерес к наукам, смежным с программированием и вычислительной математикой.
Умение учиться – немаловажный навык для будущих абитуриентов – появляется у школьников как один из результатов осмысленной и результативной работы на наших.
В студенческую пору стремление приобрести дополнительные знания для молодых людей бывает обусловлено желанием проникнуть глубже в суть предмета. Среди множества есть специальные предложения, которые позволят дополнить фундаментальные знания, получаемые в ВУЗах, информацией о конкретных программных продуктах, актуальных в настоящее время.
С окончанием учебы в стенах ВУЗа начинается построение карьеры, которое в современном мире невозможно без постоянного повышения квалификации. Исторически, именно желание потенциальных слушателей получать профессиональные навыки в стенах лучшего университета страны, послужило основной причиной создания внутри Учебного центра. Эта линейка постоянно расширяется засчет преподавания студентам и специалистам.
Развитие высокопрофессиональной личности возможно лишь тогда, когда среди условий развития фигурирует и колоссальный опыт преподавателей, и идеальные условия обучения, и традиции лучшего университета страны, прочно закрепившего за собой лидерские позиции среди других учебных заведений.

Не забывайте, что самую подробную информацию об организации Учебный центр Факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова в Москвe вы всегда можете получить на официальном сайте, в офисе компании или позвонив по телефону ↓

Отзывы о компании

К сожалению, еще никто не оставлял комментарии на этой странице.

Сферы деятельности Учебный центр Факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова:

Ключевые слова:

компьютерные курсы, дополнительное образование, наука и образование, учебный центр

Учебные курсы

Спецсеминар «Корректность программ»

Авторы: д.ф.-м.н. Петренко Александр Константинович, к.ф.-м.н. Хорошилов Алексей Владимирович, к.ф.-м.н. Кулямин Виктор Вячеславович. Тип — ВМК МГУ, 3-4 курс.

Спецсеминар «Корректность программ» посвящён методам построения сложных программных комплексов.

Верификация программного обеспечения, часть 1

Автор: к.ф.-м.н. Мутилин Вадим Сергеевич. Тип — МФТИ, 10 семестр (1 курс магистратуры).

Курс представляет собой введение в методы верификации программного обеспечения. Цель курса — познакомить с предметом верификации ПО, представить широкую палитру существующих методов и подходов, а также осветить преимущества и ограничения, присущие методам верификации.

Компьютерные сети и информационная безопасность

Автор: к.ф.-м.н. Гетьман Александр Игоревич, к.т.н. Маркин Юрий Витальевич. Тип — Продолжение базового курса по компьютерным сетям и сетевым технологиям. Читается на 1 или 2 курсе магистратуры ВМК МГУ, МФТИ и ФКН ВШЭ (осенний семестр).

Главная цель курса – дать теоретическое представление о современных сетевых технологиях и основах сетевой информационной безопасности. Основу курса составляет лекционный материал и практикумы, на которых студентам демонстрируются принципы и особенности работы отдельных сетевых протоколов и сервисов. Помимо этого, студентам выдаются практические задания для получения и закрепления навыков в применении наиболее интересных сетевых технологий.

Конструирование ядра операционной системы

Автор: к.ф.-м.н. Хорошилов Алексей Владимирович. Тип — полугодовой курс (осенью на ВМК МГУ, весной в ВШЭ и МФТИ).

Цель курса – знакомство на практике с основными принципами конструирования ядра операционной системы и сопутствующих понятий (планировщик, виртуальная память, прерывания, механизмы синхронизации, системные вызовы, файловые системы и др.).

Тестирование ПО

Автор: к.ф.-м.н. Кулямин Виктор. Тип — Весенний полугодовой курс. Читается на ВМК МГУ, а также на ФКН ВШЭ под названием «Обеспечение качества и тестирование ПО».

Курс знакомит слушателей с основными проблемами проверки качества сложных программных систем и современными подходами к их решению на основе тестирования. Рассматриваются классические техники построения тестов на основе разбиения ситуаций на классы эквивалентности, а также техники, использующие конечные автоматы и комбинаторные схемы. Изучаются также интегрированные подходы, более пригодные для систем реальной сложности.

Основы программной инженерии

Автор: к.ф.-м.н. Кулямин Виктор Вячеславович. Тип — Полугодовой курс. ВМК МГУ.

Курс знакомит слушателей с технологическими проблемами разработки крупномасштабных программных систем, отличающими ее от разработки небольших программ, а также с методами решения этих проблем. Кроме того, рассказывается о современных способах организации разработки таких систем на основе компонентных технологий на примере Web-приложений с использованием технологий J2EE и .NET.

Дедуктивный анализ программ

Авторы: проф., д. ф.-м. н. Петренко Александр Константинович, к.ф.-м.н. Хорошилов Алексей Владимирович, читает к.ф.-м.н. Корныхин Евгений Валерьевич. Тип — Весенний полугодовой курс, 2 курс магистратуры ВМК МГУ.

Курс посвящен проблемам разработки ответственных программных систем с особым упором на вопросы формализации функциональных свойств систем и методы аналитической верификации. Студенты знакомятся с современными подходами и инструментами для верификации программ на языках системного и объектно-ориентированного программирования.

Эффективные алгоритмы

Автор: Д.ф.-м.н. Кузюрин Н.Н., Фомин С.А. Тип — Спецкурс по выбору для студентов 6-го курса МФТИ.

Курс посвящён поиску эффективных решений алгоритмически трудных задач.

Теоретические основы численного анализа

Автор: К.ф.-м.н. Шокуров А.В. Тип — Весенний спецкурс для 4 курса МФТИ, читается по средам в ИСП РАН.

Цель курса – формирование знаний и навыков работы с основными понятиями и идеями теоретического численного анализа, а также подготовка к самостоятельной работе в этой области.

Современные компьютеры и сети передачи данных

Автор: Шнитман Виктор Зиновьевич, д.т.н., заведующий отделом. Тип — 4 курс бакалавриата и 1 курс магистратуры ФУПМ МФТИ.

Курс посвящён изучению особенностей архитектур современных компьютеров и систем, а также современного состояния и тенденций стандартизации сетевых протоколов.

Анализ кода и информационная безопасность

Автор: Соловьев Михаил Александрович, к.ф.-м.н. Тип — Полугодовой осенний курс. Читается для магистров 1 года обучения на кафедре СП ВМК МГУ.

Курс посвящен главным темам в области анализа кода, в том числе статическому анализу с целью поиска ошибок, фаззингу и символьному выполнению, анализу бинарного кода, статическому дизассемблированию и др. Изучаются также вопросы сетевой безопасности и технологии разработки безопасного ПО. Курс состоит из еженедельных лекций и нескольких практических занятий.

Обеспечение качества и тестирование

Автор: Кулямин Виктор Вячеславович, к.ф.-м.н., доцент. Тип — Курс читается для студентов ФКН ВШЭ.

Курс знакомит слушателей с основными проблемами проверки качества сложных программных систем и современными подходами к их решению на основе тестирования. Рассматриваются как классические техники построения тестов на основе разбиения ситуаций на классы эквивалентности, а также использующие конечные автоматы и комбинаторные схемы, так и более пригодные для систем реальной сложности интегрированные подходы.

Конструирование оптимизирующих компиляторов

Автор: Гайсарян Сергей Суренович, к.ф.-м.н., доцент. Тип — Читается для студентов МФТИ (весенний полугодовой курс) и ВМК МГУ (осенний полугодовой курс).

Дисциплина «Конструирование оптимизирующих компиляторов» изучает методы и алгоритмы оптимизации процедур и программ в целом (все процедуры и библиотеки, участвующие в сборке программы), а также применение указанных технологий для обнаружения уязвимостей и других дефектов программ как в исходном коде (на языке высокого уровня), так и в машинном коде современных компьютеров.

Научно-исследовательский семинар «Системное программирование»

Авторы: проф., д. ф.-м. н. Петренко Александр Константинович, проф., д. ф.-м. н. Аветисян Арутюн Ишханович. Тип — 3-й курс ФКН ВШЭ, 1-3 модуль.

НИС «Системное программирование» предназначен для студентов ВШЭ (бакалавров 3-4 курсов и магистров 1-2 курсов). Отбор студентов производится с 3 курса и до получения диплома бакалавра (с возможностью дальнейшего обучения в магистратуре). Семинар курирует базовая кафедра ИСП РАН в ВШЭ.

Научная визуализация

Автор: Профессор Семенов Виталий Адольфович, д.ф.-м.н. Тип — Осенний полугодовой курс для студентов ВШЭ и МФТИ.

Цель курса – освоение студентами фундаментальных знаний в области визуализации и в связанных с ней разделах компьютерной графики и вычислительной геометрии. Особое внимание в курсе уделяется базовым принципам визуализации, особенностям постановок задач, возникающих в разных предметных областях, а также важнейшим вычислительным методам и алгоритмам, применяемым при их решении.

Алгоритмы и алгоритмические языки

Автор: Белеванцев Андрей Андреевич, д.ф-м.н. Тип — Осенний полугодовой курс для студентов 1 курса ВМК МГУ.

Курс читается в качестве вводного программистского курса на факультетете ВМК МГУ и состоит из трех разделов: введение в теорию алгоритмов, язык программирования Си, и алгоритмы и структуры данных.

Теоретическая криптография.

Автор: Варновский Н.П. Тип — Осенний годовой курс для студентов МФТИ и ВМК МГУ.

Основное назначение курса – изложение математических основ информационной безопасности. Акцент делается на доказуемой стойкости, в отличие от широко распространённого подхода, состоящего в разъяснении изощрённых методов криптографической защиты. Курс не требует никаких предварительных знаний в области криптографии. Необходимо знакомство с основами моделей вычислений и теории сложности вычислений.

Теоретические основы численного анализа.

Автор: Шокуров А.В. Тип — Весенний полугодовой курс.

Целью курса является ознакомление студентов с математическим аппаратом аппроксимации функций. Ознакомившись с этим курсом, студенты станут лучше понимать возможности и ограничения при программировании функций на компьютерах. Предполагается знание основных элементов функционального анализа.

Решётки, алгоритмы, теория чисел и современная криптография.

Авторы: Д.ф.-м.н. Кузюрин Н.Н., к.ф.-м.н. Шокуров А.В. Тип — Весенний полугодовой курс для студентов МФТИ.

Цель учебного курса – ознакомление студентов с важнейшими современными инструментами построения криптосистем, использующими методы теории чисел и алгебраической геометрии. Особое внимание уделяется методам, использующим решётки в евклидовом пространстве. Основой для использования такого подхода являются предположения о сложности некоторых задач на решётках.

Архитектура ЭВМ и язык ассемблера

Автор: Падарян Вартан Андроникович, к.ф-м.н., доцент. Тип — Весенний полугодовой курс для студентов 1-го курса ВМК МГУ.

Данный курс имеет своей целью изучение базовых принципов устройства современных ЭВМ, анализ качественных и количественных характеристик различных компонент ЭВМ, анализ влияния этих характеристик на работу прикладных программ. Помимо того, в рамках курса предполагается практическое освоение языка ассемблера архитектуры IA-32, изучение особенностей этой процессорной архитектуры, изучение взаимосвязей между архитектурой набора команд, механизмами реализации языка Си и системой программирования.

Базы данных

Автор: Кузнецов Сергей Дмитриевич, д.т.н., профессор. Тип — Осенний полугодовой курс для студентов 3-го курса (ВМК, ВШЭ, МФТИ).

Основы обработки текстов

Автор: Турдаков Денис Юрьевич, к.ф.-м.н. Лекторы: Андрианов И.А., Майоров В.Д., Сысоев А.А. Тип — Осенний полугодовой курс для студентов 3-5 курсов ВМК МГУ.

Курс знакомит слушателей с основными проблемами компьютерной обработки текстов и современными подходами к их решению. Рассматриваются как фундаментальные понятия и идеи, так и современные исследования в данной области. Особое внимание уделяется применению методов машинного обучения, которые активно развиваются в настоящее время и показывают лучшие результаты.

Учебный центр факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова

Я б в нефтяники пошел!

Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.

Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА

120 лет опыта подготовки

Международный колледж искусств и коммуникаций

МКИК — современный колледж

Английский язык

Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.

15 правил безопасного поведения в интернете

Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.

Олимпиады для школьников

Перечень, календарь, уровни, льготы.

Первый экономический

Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г.В. Плеханова.

Билет в Голландию

Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.

Цифровые герои

Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.

Работа будущего

Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет

Профессии мечты

Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.

Экономическое образование

О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.

Гуманитарная сфера

Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.

Молодые инженеры

Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.

Табель о рангах

Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.

Карьера в нефтехимии

Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.

Факультет вычислительной математики и кибернетики

Декан: Соколов Игорь Анатольевич, академик РАН

Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ (КМК МГУ) является ведущим центром подготовки специалистов в области прикладной математики, вычислительной математики, теории информации и программирования.

Основанный в 1970 году, факультет своим существованием обязан одному из крупнейших российских ученых Андрею Н.Тихонова, действительного члена АН СССР, деятельность которого поддержана М.В. Келдыш, тогдашний президент Академии наук СССР. Вместе с Тихоновым в качестве декана оригинальный профессорско-преподавательский состав факультета внес существенный вклад в его развитие и рост, в том числе Л.С. Понтрягин, действительный член АН СССР Л. Большев и С. Яблонский, члены-корреспонденты АН СССР и профессора И.С. Березин, Ю. Гермейер.

Школы прикладной математики и теории информации, являющиеся лидерами в своей области в России, были созданы преподавателями факультета, занимающимися теорией краевых задач, математической физикой и спектральной теорией дифференциальных уравнений, нелинейными динамическими системами и процессами управления, вычислительными методами. и математическое моделирование, теория игр и исследование операций, теория оптимального управления и системный анализ, математическая кибернетика и логика, теория вероятностей и математическая статистика, прикладное программирование и теория программирования, суперкомпьютеры, информационная безопасность, интеллектуальный анализ больших данных, компьютерная графика и обработка изображений.

В настоящее время в ЦМК МГУ 20 кафедр: математической физики, вычислительных методов, вычислительных технологий и моделирования, автоматизации исследований, общей математики, функционального анализа и его приложений, нелинейных динамических систем и процессов управления, исследования операций, оптимального управления, системного анализа. , Математическая статистика, математические методы прогнозирования, математическая кибернетика, вычислительные системы и автоматизация, алгоритмические языки, системное программирование, суперкомпьютеры и квантовая информатика, информационная безопасность, интеллектуальные информационные технологии и кафедра английского языка.

Среди заведующих кафедрами ЦМК МГУ — действительные члены Российской академии наук (РАН) А.И. Аветисян, Б. Четверушкин, Ю. Евтушенко, А. Куржанский, Э. Моисеев, Ю. Осипов, И. Соколов, Е.Е.Тыртышников, Ю.И. Журавлев, члены-корреспонденты РАН Р.Л.Смелянский, В.В. Воеводин. Кроме того, действительные члены РАН В.П. Дымников, К. Рудаков, Г. Савин и члены-корреспонденты РАН С. Асеев, Ю.В. Василевский, А. Ильин, В. Лыкосов, Т. Моисеев, Ю.Попков, Ю.Г. Поспелов, В.Ф. Тишкин, Ю.А. Флеров, А.А. Шананин сейчас работает в ЦМК МГУ.

Факультет вычислительной математики и кибернетики предлагает две четырехлетние программы бакалавриата: прикладная математика и информатика (AMI) и фундаментальная информатика и информационные технологии (FIIT). Обладатели степени бакалавра могут поступить на двухлетнюю программу магистратуры на конкурсной основе. Обладатели степени магистра и специалиста могут поступить в 4-летнюю аспирантуру.

Обе программы бакалавриата AMI и FIIT предназначены для подготовки ИТ-специалистов в областях, требующих фундаментальных знаний для создания и использования новых ИТ-систем, продуктов и услуг, разработки и применения математического моделирования процессов и объектов, современных математических методов и информационных технологий в наука, технологии, экономика, финансы, администрирование и дизайн проектов.

В программу бакалавриата входят следующие математические дисциплины: математический анализ, теория функций комплексного переменного, функциональный анализ, линейная алгебра, аналитическая геометрия, дифференциальные уравнения, математическая физика, теория вероятностей, математическая статистика, математическая логика, дискретная математика, численный анализ, операции. исследования, теория игр, теория оптимального управления, методы оптимизации.Широкий спектр лекций и практических курсов по компьютерной инженерии и программированию включает алгоритмы и алгоритмические языки, архитектуру компьютерных систем и язык ассемблера, системное программное обеспечение, прикладное программное обеспечение, компьютерную графику, параллельные и высокопроизводительные вычисления, базы данных, операционные системы, искусственный интеллект, объект -ориентированное программирование, компьютерные сети, сетевые технологии, системы программирования, информационная безопасность, математические методы обработки изображений, машинное обучение и др.Учебные планы также включают обязательный курс английского языка и ряд курсов гуманитарных наук.

Значительное место в исследовании занимает компьютерная практика, в том числе работа над высокопроизводительными вычислительными системами. Во время обучения студенты учатся работать в нескольких операционных системах и изучают как минимум три языка программирования. У нас есть несколько аудиторий с компьютерами на базе Intel, мультимедийным оборудованием и специализированным программным обеспечением, несколько аудиторий, оснащенных рабочими станциями UNIX, подключенными к локальной сети с оптоволоконным доступом в Интернет.Существуют суперкомпьютер IBM Blue Gene / P, система параллельных вычислений IBM Polus, графическая рабочая станция Tesla CMC, которые доступны для научных исследований и студенческой практики.

В то время как в первые два года обучения основное внимание уделяется базовой подготовке по математике, теоретическому и прикладному программированию, на третьем курсе студенты должны специализироваться в одной из основных областей, посещая специальные семинары на выбранном ими факультете и работая под руководством. научного руководителя.

Студенты КМЦ МГУ участвуют в исследовательской работе, которая идет рука об руку с учебой и проводится на факультете или в дочерних академических институтах и лабораториях, а именно лабораториях компьютерной графики и мультимедиа, математических методов обработки изображений, статистического анализа, Дискретные системы управления, промышленная математика, компьютерные системы, открытые информационные технологии, технологии программирования, математическое моделирование в физике, математическая физика, вычислительная электродинамика, разностные методы и т. Д.

Перечень двухгодичных магистерских программ, интегрированных с предыдущими программами бакалавриата (на русском языке):

I. Математические и вычислительные методы решения задач естествознания:

Вычислительные технологии и моделирование
Спектральная теория дифференциальных операторов и управление распределенными системами
Численные методы и математическое моделирование
Компьютерные методы в математической физике, обратные задачи и визуализация
Современные методы математического моделирования

II.Математические методы обработки информации и принятия решений:

Исследование операций и актуарная математика
Дискретные структуры и алгоритмы
Дискретные системы управления и их приложения
Статистический анализ и прогнозирование рисков
Информационная безопасность компьютерных систем
Теория нелинейных динамических систем: анализ, синтез и управление
Математические методы моделирования и методы оптимизации процессов управления
Логические и комбинаторные методы анализа данных
Математические методы системного анализа, динамики и управления

III.Системное программирование и информатика:

Интеллектуальные системы
Интеллектуальный анализ больших данных
Компиляторная техника
Технология программирования
Суперкомпьютерные системы и приложения
Распределенные системы и компьютерные сети
Квантовая информатика
Компьютерное зрение, графика и обработка изображений

Магистерские программы в болонском стиле:

Программное обеспечение для компьютерных сетей
Математические методы защиты информации
Технология параллельного программирования и высокопроизводительные вычисления
Прикладные Интернет-технологии
Большие данные: инфраструктуры и методы
Открытые информационные системы

ЦМК МГУ — магистерская программа Сколтеха на английском языке:

Расширенные вычисления и сети

Студенческие отряды ЦМК МГУ регулярно принимают участие в международных соревнованиях и олимпиадах по различным профессиональным направлениям с выдающимися результатами.Команда Bushwhackers уже несколько лет занимает лидирующие позиции в международных соревнованиях по компьютерной безопасности. Дважды в Пекине (2018) и Порту (2019) студенческая команда Red Panda заняла первое место на Международной олимпиаде по программированию ACM ICPC.

CMC МГУ имеет программы обмена со многими зарубежными университетами и некоторыми предприятиями. У нас тесные связи с крупными IT-компаниями, такими как Intel, Microsoft, IBM, Hewlett-Packard, Sun, Cisco, SAP, Samsung, российскими компаниями Консультант-Плюс, Луксофт, Redlab, IT, Гарант, IBS, DMV-Group и многими другими. другие.На факультете действуют студенческие лаборатории Intel и Microsoft, а также в региональной академии CISCO. Факультет участвует в программе Microsoft IT-Academy.

Глубокие теоретические знания наших выпускников и их опыт исследовательской работы под руководством наших профессоров и исследователей предоставляют нашим выпускникам отличные возможности для трудоустройства.

Выпускники факультета пользуются большим спросом в различных компаниях и учреждениях, где используются информационные технологии, включая научно-исследовательские институты РАН, высшие учебные заведения, государственные и правительственные организации, банки, страховые компании, финансовые и консалтинговые компании, различные российские и зарубежные предприятия и т. Д.Около трети выпускников продолжают обучение в аспирантуре.

Помимо учебных программ, студенты имеют возможность участвовать в студенческих мероприятиях: День факультета, студенческий театр «Театр ++», Клуб Веселых и Находчивых, различные танцевальные и музыкальные коллективы и мероприятия. На факультете издается студенческая газета. Организуются посещение театра, гастроли и многое другое. Наши студенты всегда занимают призовые места на спортивно-легкоатлетических соревнованиях МГУ.Также есть хорошие возможности для занятий фитнесом и спортом в студенческом общежитии МГУ.

ЦМК МГУ — уникальное место для учебы, исследований и сотрудничества. Факультет ориентирован на подготовку элитных специалистов в области прикладной математики, информатики и компьютерных наук. Кафедры ЦМК МГУ охватывают широкий спектр учебных и исследовательских интересов. Разнообразный выбор специальностей позволяет студентам получить глубокие знания, приобрести практические навыки и профессиональные компетенции, развивая при этом глубокое понимание дисциплины.Тесное взаимодействие и обратная связь от выпускников, научного и делового мира, а также широкого круга заинтересованных сторон позволяют факультету соотносить результаты обучения студентов с современными тенденциями в бизнесе и науке.

Для получения дополнительной информации посетите веб-сайт факультета.

Подробности приема: https://cs.msu.ru/education/international-students

Отделения вмк мгу. Факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ

Заведующий кафедрой: Журавлев Юрий Александрович, академик РАН, профессор, д.Sc.

Контактная информация Другая контактная информация

119991, г. Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ, 2-й учебный корпус, факультет ЦМК, кабинеты 530, 532, 573, 680 (зав. Кафедрой)

Кафедра готовит специалистов в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных, алгоритмов обработки изображений и их приложений в естественных, экономических, финансовых и др. Специализация кафедры включает математические методы диагностики сложных систем (в том числе технических и экономических), анализа этих систем. , построение оптимальных или близких к оптимальным решений, основанных на косвенной, неполной или противоречивой информации.

Во время обучения студенты получают фундаментальное образование в различных областях математики, таких как современная алгебра и математическая логика, теория алгоритмов, дискретная и комбинаторная математика, математические модели искусственного интеллекта, в том числе математические методы распознавания образов, машинное обучение, обработка изображений. , теория вероятностей, прикладная статистика, графические модели.

Посещая практические занятия, студенты приобретают навыки работы с современными базами данных и программного обеспечения, изучают современные языки и методики программирования, получают опыт решения прикладных задач.Также студенты проходят практику в научно-исследовательских учреждениях Российской академии наук, инновационных компаниях, финансовых организациях и т. Д. Многие из них к моменту обучения в магистратуре уже имеют статьи в научных журналах и труды ведущих конференций.

Кафедра готовит профессионалов в области разработки и применения математических методов для решения различных задач обработки данных, таких как системы оценки, обнаружение мошенничества, прогнозирование розничных продаж, биоинформатика, обработка естественного языка, компьютерное зрение, экспертные системы и т. Д.

Персонал:

Рудаков Константин, член-корреспондент РАН, профессор, д.т.н.
Местецкий Леонид, член-корреспондент РАН, профессор, д.т.н.
Дьяконов Александр Сергеевич, профессор, д.т.н.
Леонтьев Владимир, профессор, д.т.н.
Воронцов Константин, доцент, д.т.н.
Гуревич Игорь Александрович, доцент, к.м.н.
Гуров Сергей Александрович, доцент, к.м.н.
Дюкова Елена Александровна, доцент, д.Sc.
Маисурадзе Арчил, доцент, PhD
Рязанов Владимир, доцент, д.т.н.
Сенько Олег, доцент, д.т.н.
Ветров Дмитрий, доцент, к.м.н.
Кропотов Дмитрий Александрович, научный сотрудник, ученый секретарь отдела

Обычные курсы:

Алгебраические методы в машинном обучении профессора Журавлева, 16 лекционных часов и 16 семинарских часов.
Прикладная алгебра проф.Дьяконов, проф. Леонтьев, доц. Проф. Гуров, 48 лекционных часов и 48 семинарских часов.
Машинное обучение от доц. Проф. Воронцов, 32 лекционных часа.
Байесовские методы в машинном обучении, доц. Проф. Ветров, 16 лекционных часов и 16 семинарских часов.
Графические модели доц. Проф. Ветров, 16 лекционных часов и 16 семинарских часов.
Математические методы классификации проф. Рудакова, 32 часа лекций.
Компьютерная мастерская доц. Проф.Майсурадзе, 48 часов лекций.
Обработка и анализ изображений проф. Местецкого, 16 часов лекций.
Алгоритмы, модели, алгебры проф. Дьяконова, 16 часов лекций.
Прикладная статистика доц. Проф. Воронцов, 16 лекционных часов и 16 семинарских часов.
Обработка сигналов Асс. Проф. Красоткина, 16 часов лекций.

Спецкурсы:

Байесовские методы машинного обучения доктора Ветрова, 16 часов лекций.
Вычислительные проблемы биоинформатики доц.Проф. Махортых и доц. Панкратов, 16 часов лекций.
Image Mining от Assoc. Проф. Гуревич, 16 часов лекций.
Исчисление высказываний классической логики доц. Проф. Гуров, 32 лекционных часа.
Комбинаторные основы теории информации доц. Проф. Воронцов, 16 часов лекций.
Логические методы распознавания образов доц. Проф. Дюкова, 16 часов лекций.
Математические методы биометрии проф. Рудакова, 16 часов лекций.
Метрические методы интеллектуального анализа данных доц. Проф. Майсурадзе, 16 часов лекций.
Непрерывные морфологические модели и алгоритмы проф. Местецкого, 16 часов лекций.
Нестатистические методы интеллектуального анализа и классификации данных по доц. Рязанов, 32 часа лекций.
Обобщенный спектрально-аналитический метод, 16 лекционных часов.

Специальные научные семинары и направления исследований:

Алгебраический подход к интеллектуальному анализу данных, машинному обучению и распознаванию образов

(академик РАН Ю.И. Журавлев, член-корреспондент РАН К.В. Рудаков, д.т.н. В.В. Рязанов, д.т.н. А.Г. Дьяконов).

В рамках алгебраического подхода новые алгоритмы строятся как формулы над исходными алгоритмами (слабые обучающиеся) или как булевы функции (логические корректоры). Главный результат состоит в том, что любой алгоритм можно представить как суперпозицию оператора распознавания и решающего правила. Это позволяет описывать результаты алгоритма как специальные матрицы — матрицы оценок (выходы операторов распознавания) и матрицы результатов (выходы решающих правил).Операции над алгоритмами индуцируются операциями над соответствующими матрицами оценок. Алгебраический подход позволяет строить формулы на основе алгоритмов, формулы, которые верны на тестовом наборе (или имеют лучшую производительность, чем исходные алгоритмы).

Теория вычислительного обучения и приложения машинного обучения

(д-р К. Воронцов)

Одна из самых сложных проблем в исследованиях машинного обучения — это анализ общей производительности обучающейся машины.Разработана комбинаторная теория переобучения, дающая точные, а в некоторых случаях и точные обобщающие оценки. Эти границы применяются для разработки алгоритмов обучения в таких подобластях машинного обучения, как ансамблевое обучение, индукция правил, дистанционное обучение, выбор функций, выбор прототипа. Другое направление исследований — поиск информации, совместная фильтрация и вероятностное тематическое моделирование с приложениями для анализа больших коллекций научных документов.

Непрерывные модели в анализе и классификации формы изображений

(Проф. Л. Местецкий)

Исследуются подходы и методы представления формы объектов на цифровых изображениях непрерывными моделями. Человеческий глаз не видит дискретности цифровых изображений. Изображения выглядят как сплошные картинки, и более привычно и проще оперировать «сплошными» непрерывными геометрическими моделями формы. Поэтому использование непрерывных моделей значительно упрощает создание алгоритмов анализа, классификации и преобразования форм изображений.Используется понятие фигуры как универсальной непрерывной модели формы. Фигура определяется как замкнутая область, граница которой состоит из конечного числа непересекающихся жордановых кривых. Исследуются три взаимосвязанных метода изображения фигур; это граничные, срединные и круговые описания. Задача построения непрерывной модели цифрового изображения сводится к аппроксимации этого изображения непрерывными фигурами. Затем эффективные алгоритмы вычислительной геометрии применяются для анализа формы и соответствующей классификации дискретных объектов на цифровых изображениях.

Байесовские методы в машинном обучении

(д-р Д. Ветров, Д. Кропотов)

Исследовательская работа сосредоточена на исследовании байесовского подхода в теории вероятностей и его применении для решения различных задач машинного обучения и компьютерного зрения. Байесовские методы получили широкое распространение за последние 15 лет. К их основным преимуществам относятся автоматическая настройка структурных параметров в моделях машинного обучения, правильный способ рассуждений в случае неопределенности, возможность учета структурных и вероятностных взаимодействий в массивах данных (на основе активно развивающейся концепции графических моделей) и подход для представление данных и параметров модели, которое позволяет легко сочетать косвенные наблюдения и предшествующие идеи.

Разработанные методики интенсивно используются для решения различных прикладных задач, в том числе для анализа экспрессии генов в головном мозге животных при когнитивных процессах.

Интеллектуальный анализ данных: новые вызовы и методы

Семинар по теме предназначен для студентов 2-5 курсов, аспирантов и всех желающих. Проходит в весеннем семестре в виде отчетов участников и приглашенных экспертов. Темы разнообразны. Они включают (но не ограничиваются) гипотезу компактности в распознавании образов; решение булевых уравнений и синтез схем управления; математические методы анализа мозговой активности; характеристики частично упорядоченных множеств; обнаружение скрытого изображения на основе обработки рентгенограмм и фотографий картин; анализ формальных понятий в прикладных задачах.

Проблемы кластеризации

(академики РАН Ю. Журавлев и д-р В. Рязанов)

Существует множество алгоритмов кластеризации, основанных на разных принципах и приводящих к различным разделам данной выборки. В отсутствие статистических моделей данных возникают проблемы оценки и сравнения кластеризации. Соответствует ли полученная кластеризация объективной реальности или просто получается разбиение? Разработаны критерии оценки качества кластеризации и методы их расчета.Эти критерии позволяют строить ансамбли алгоритмов кластеризации.

Интеллектуальный анализ данных: новые проблемы и методы

(д-р С. Гуров и д-р А. Майсурадзе)

Интеллектуальный анализ данных в метрических пространствах

(д-р А. Майсурадзе)

Анализ и оценка информации, содержащейся в изображениях

(д-р И. Гуревич)

Логические методы распознавания образов

(Дюкова Е.А.)

Комбинаторные методы теории информации

(Др.В. Леонтьев)

Проблемные методы распознавания образов

(члены-корреспонденты РАН проф. К. Рудаков и д-р Ю. Чехович)

Последние статьи

В.В. Рязанов, Ю.И. Ткачев, Оценка зависимостей на основе байесовской коррекции комитета классификационных алгоритмов // Ж. вычисл. Матем. и математика. Физика, т. 50. нет. 9. С. 1605-1614, 2010.
В.В. Рязанов, Некоторые алгоритмы вменения для восстановления недостающих данных // Lecture Notes in Computer Science (LNCS), vol.7042, стр. 372-379, 2011.
К. Воронцов, Точные комбинаторные границы вероятности переобучения для минимизации эмпирического риска // Распознавание образов и анализ изображений, вып. 20, нет. 3. С. 269-285, PDF, 427Кб, 2010.
К. Воронцов, А. Ивахненко, Тесные комбинаторные границы обобщения для правил порогового соединения // Конспект лекций по информатике. 4-я Международная конференция по распознаванию образов и машинному интеллекту (PReMI’11), Россия, Москва, 27 июня — 1 июля, с.66–73, PDF, 153Кб, 2011.
Н. Спирин, К. Воронцов, Обучение ранжированию с помощью нелинейного монотонного ансамбля // Конспект лекций по информатике. 10-й Международный семинар по системам с несколькими классификаторами (MCS-10). Неаполь, Италия, 15–17 июня, стр. 16–25, PDF, 490 Кб, 2011.
Д. Ветров, А. Осокин, Декомпозиция меток с сохранением графа в дискретных MRF с эгоистичным потенциалом // Труды международного семинара по дискретной оптимизации в машинном обучении (DISSML NIPS 2011), 2011.
Осокин, Д. Ветров и В. Колмогоров, Структура субмодульной декомпозиции для вывода в ассоциативных марковских сетях с глобальными ограничениями // Труды Международной конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR2011), Нью-Йорк, США, Springer, стр. 135-142 , 2011.
Янгель, Д. Ветров, Сегментация изображений с априорными формами на основе упрощенного каркаса // Труды международного семинара по методам минимизации энергии (EMMCVPR2011), 2011.
Дьяконов, Два рекомендательных алгоритма на основе деформированных линейных комбинаций // Тр.ECML-PKDD, 2011, Discovery Challenge Workshop, стр. 21-28, 2011.
Дьяконов, Теория систем эквивалентности для описания алгебраических замыканий обобщенной модели оценивания. II // Вычислительная математика и математическая физика, т. 51, нет. 3. С. 490-504, 2011.
Н. Дышкант, Л. Местецкий, Б.Х. Шекар и Шармила Кумари, Распознавание лиц с использованием компонентного анализа ядра // Нейрокомпьютинг, т. 74, нет. 6. С. 1053-1057, 2011.
B.H. Шекар, Шармила Кумари, Н.Дышкант, Л. Местецкий, FLD-SIFT: Масштабно-инвариантное преобразование признаков на основе классов для точной классификации лиц // Comm. in Computer and Information Science, 1, Computer Networks and Information Technologies, Vol. 142, часть 1, стр. 15-21, 2011.
Куракин и Л. Местецкий, Распознавание жестов руки посредством онлайн-скелетонизации — применение непрерывного скелета для анализа формы в реальном времени // Труды Международной конференции по теории и приложениям компьютерного зрения (VISAPP 2011), Виламура, Португалия, 2011, 5-7 марта, стр.555-560, 2011.
Бакина, А. Куракин, Л. Местецкий, Анализ геометрии руки по сплошным скелетам // Конспект лекций по информатике, Анализ и распознавание изображений, Springer, vol. 6753/2011, часть 2, с. 130-139, 2011.
I.G. Бакина, Л.М. Местецкий, Распознавание формы руки по естественному положению руки // Труды Международной конференции IEEE по биометрии рук, Гонконгский политехнический университет, Гонконг, стр. 170-175, 2011.
Двусторонний российско-индийский научный семинар по новым приложениям компьютерного зрения: Workshop Proc./ Под ред. А. Майсурадзе — М .: МАКС Пресс, 2011. — 224 с. ISBN 978-5-317-03937-0
Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, А.А. Осокин, Д.А. Лаптев, Алгоритмы вариационной сегментации с ограничениями частоты метки // Распознавание образов. и Image Anal., vol. 20, нет. 3. С. 324-334, 2010.
Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, А.А. Осокин, А. Лебедев, В. Галатенко, К. Анохин, Интерактивный метод анатомической сегментации и оценки экспрессии генов для экспериментального среза мозга мыши // Тр.7-го Междунар. Конф. по методам вычислительного интеллекта для биостатистики и биоинформатики, Палермо, Италия: Springer, no. 1. С. 23-34, 2010.
Д.П. Ветров, В. Вишневский, Алгоритм обнаружения нечетких поведенческих паттернов // Тр. измерения поведения 2010, 7-й Междунар. Конф. по методам и техникам поведенческих исследований, Эйндовен, Голландия: Springer, no. 1. С. 41-45, 2010.
Гуров С.И. Новый принцип задания априорного распределения и оценки интервала согласованности // Научные вычисления.Proc. Междунар. Юджин Лоулер Ph.D. Школа. Уотерфорд, Ирландия: WIT Press, стр. 8-20, 2010.
Гуров С.И. Оценка вероятности 0-события // Научные вычисления. Proc. Междунар. Юджин Лоулер Ph.D. Школа. Уотерфорд, Ирландия: WIT press, стр. 198-209, 2010.
А.И. Майсурадзе, Доменно-ориентированные базисы в пространствах конечных метрик заданного ранга // Научные вычисления. Proc. Междунар. Юджин Лоулер Ph.D. Школа. Уотерфорд, Ирландия: WIT press, стр. 210-221, 2010.
Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, А.А. Осокин, Реконструкция трехмерной модели мозга мыши из последовательности двумерных срезов в приложении к атласу головного мозга // Методы компьютерного интеллекта для биоинформатики и биостатистики. Конспект лекций по информатике, Берлин, Германия: Springer, no. 6160, стр. 291-303, 2010.
Е.В. Дюкова, Ю.И. Журавлев, Р.М. Кузнецов. Сотнезов, Построение ансамбля логических корректоров на основе элементарных классификаторов // Распознавание образов. и Image Anal., т. 21, нет. 4. С. 599-605, 2011.
Д.П. Ветров, Б.К. Янгель, Сегментация изображения с априорной формой на основе упрощенного каркаса // Тр. Междунар. Практикум по методам минимизации энергии. Берлин, Германия: Springer, стр. 148-161, 2011.

Новиков Александр, Родоманов Антон, Осокин Антон, Ветров Дмитрий. Помещаем мрф в тензорный поезд. Journal of Machine Learning Research, 32 (1): 811–819, 2014.
А. Осокин и Д. Ветров. Субмодульная релаксация для вывода в марковских случайных полях.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 99, 2014.
Бартунов Сергей и Ветров Дмитрий. Вариационный вывод для последовательного зависящего от расстояния китайского ресторанного процесса. Journal of Machine Learning Research, 32 (1): 1404-1412, 2014.
Л. Местецкий. Представление линейно сегментной диаграммы Вороного кривыми Безье. В материалах 24-й Международной конф. ГРАФИКОН-2014, стр. 83–87. Академия архитектуры и искусств ЮФУ Ростов-на-Дону, 2014.
С.В. Абламейко, А. Бирюков, А.А. Докукин, А.Г. Дьяконов, Ю.И. Журавлев, В.В. Краснопрошин, В.А. Образцов, М.Ю. Романов, В.В. Рязанов. Практические алгоритмы алгебраической и логической коррекции в задачах распознавания прецедентов. Вычислительная математика и математическая физика, 54 (12): 1915-1928, 2014.
Цумакас Григориос, Пападопулос Апостолос, Циан Вейнинг, Вологианнидис Ставрос, Дьяконов Александр, Пуурула Антти, Рид Джесси, Свец Ян и Семенов Станислав.Wise 2014: Многопозиционная классификация статей в печатных СМИ по темам. Конспект лекций по информатике, 8787: 541-548, 2014.
Воронцов К. В. Аддитивная регуляризация тематических моделей текстовых коллекций // Доклады математики. 2014, Pleiades Publishing, Ltd. — Vol. 89, No. 3, pp. 301-304.
Воронцов К.В., Потапенко А.А. Учебное пособие по вероятностному тематическому моделированию: аддитивная регуляризация для стохастической матричной факторизации // АИСТ’2014, Анализ изображений, социальных сетей и текстов.Springer International Publishing Switzerland, 2014. Коммуникации в компьютерных и информационных науках (CCIS). Vol. 436. С. 29–46.
Успенский В.М., Воронцов К.В., Целых В.Р., Бунаков В.А. Информационная функция сердца: дискретное и нечеткое кодирование ЭКГ-сигнала для системы диагностики множественных заболеваний // Успехи математических и вычислительных средств в метрологии и тестировании X (т. 10) , Серия «Успехи математики для прикладных наук», т. 86, World Scientific, Сингапур (2015), стр. 375-382.
Воронцов К. В., Потапенко А. А. Аддитивная регуляризация тематических моделей // Машинное обучение. Спецвыпуск «Анализ данных и интеллектуальная оптимизация с помощью приложений» (в печати).

Гуров С.И. Оценка надежности алгоритма классификации на основе новой информационной модели // Ж. вычисл. Математика и математика. Phys. 2013.53.N 5. С. 640–656.
Некрасов К.В., Лаптев Д.А., Ветров Д.П. Автоматическое определение скорости деления клеток по изображениям с микроскопа // Распознавание образов.и Image Anal. 2013.23.N. 1.П. 105-110.
Осокин А.А., Амельченко Е.М., Зворикина С.В., Чехов С.А., Лебедев А.Е., Воронин П.А., Галатенко В.В., Ветров Д.П., Анохин К.В. Статистическое параметрическое картирование изменений активности генов в головном мозге животных при акустической стимуляции // Вестник экспериментальной биологии и медицины. 2013.154. № 5.П. 697-699.
Воронин П.А., Ветров Д.П., Исмаилов К. Подход к сегментации изображений мозга мыши с помощью интермодальной регистрации // Распознавание образов.и Image Anal. 2013.23.N 2.P. 335-339.
Журавлев Ю.И., Лаптин Ю., Виноградов А., Лиховид А. Сравнение некоторых подходов к решению задач распознавания при уходе за двумя классами // Информационные модели и анализ. 2013. 2. N 2.P. 103-111.
Чернышов В.А., Местецкий Л.М. Мобильная система машинного зрения для распознавания по ладони // Тр. 11-й Междунар. Конф. Распознавание образов. и Image Anal .: Новые информационные технологии. № 1. Самара: ИСОИ РАН, 2013. С. 398-401.
Дюкова Е.В., Любимцева М.М., Прокофьев П.А. Логические корректоры в задачах распознавания // Тр. 11-й Междунар. Конф. Распознавание образов. и Image Anal .: Новые информационные технологии. № 1. Самара: ИСОИ РАН, 2013. С. 82-83.
Дышкант Н.Ф. Сравнение облаков точек, полученных с помощью 3D-сканера // Дискретная геометрия для компьютерных изображений. 17-й Междунар. Конф. Конспект лекций по информатике. № 7749. Берлин, Германия: Springer, 2013. С. 47-58.
Гуров С.И., Прокашева О.В., Онищенко А.А.Методы классификации, основанные на анализе формальных понятий // 35-й Европейский FCAIR 2013 г. Анализ формальных понятий и информационный поиск. № 1. М .: Издательство НИУ ВШЭ, 2013. С. 95-104.
Местецкий Л.М., Зимовнов А.В. Выделение кривой-каркаса с использованием силуэтов «медиальных осей» // GraphiCon 2013. 23-я Международная конференция по компьютерной графике и зрению. Материалы конференций. Владивосток: Дальнаука, 2013. С. 91-94.
Осокин А., Коли П., Йегелка С. Принципиальная модель глубокого случайного поля для сегментации изображений // IEEE Conf. по компьютерному зрению и распознаванию образов. Нью-Йорк, США: IEEE Computer Society Press, 2013. P. 1971–1978.
Журавлев Ю.И., Гуревич И., Трусова Ю., Вашина В. Проблемы и задачи описательных подходов к анализу изображений // Тр. 11-й Междунар. Конф. Распознавание образов. и Image Anal .: Новые информационные технологии. № 1. Самара: ИСОИ РАН, 2013. С. 30-35.
Дьяконов А.Г. Деформация откликов алгоритмов анализа данных // Спектральные и эволюционные проблемы. № 23. Симферополь, Украина: Таврический национальный университет им. В. Вернадского, 2013. С. 74-78.

Бондаренко Н.Н., Журавлев Ю.И. Алгоритм выбора конъюнкций для методов логического распознавания // Ж. вычисл. Математика. и математика. Phys. 2012. 52. № 4. С. 746-749.
Дъяконов А.Г. Критерии особенности попарно L1-дистанционной матрицы и их обобщения // Известия.Математика. 2012.76. № 3.П. 517-534.
Онищенко А.А., Гуров С.И. Классификация на основе анализа формальных понятий и бикластеризации: возможности подхода // Вычислительная математика и моделирование. 2012.23.N 3. С. 329-336.
Воронин П.А., Адинец А.В., Ветров Д.П. Новая мера для сопоставления форм на основе поля расстояния // GraphiCon «2012. 22-я Международная конференция по компьютерной графике и зрению. Материалы конференции. М .: МАКС Пресс, 2012. С. 101-106.
Д «Яконов А.G. Смешивание простых алгоритмов для тематической классификации // Грубые множества и текущие тенденции в вычислительной технике. Конспект лекций по информатике. N 7413. Берлин, Германия: Springer, 2012. С. 432-438.
Осокин А.А., Ветров Д.П. Субмодульная релаксация для MRF с потенциалами высокого порядка // Компьютерное зрение — ECCV 2012. Семинары и демонстрации. Конспект лекций по информатике. N 7585. Берлин, Германия: Springer, 2012. С. 305-314.
Воронин П.А., Ветров Д.П. Устойчивые поля расстояний для регистрации на основе форм // Интеллектуализация обработки информации: 9-я международная конференция.М .: Торус Пресс, 2012. С. 382–385.
Янгель Б.К., Ветров Д.П. Глобально оптимальная сегментация с графической априорной формой // Интеллектуализация обработки информации: 9-я международная конференция. М .: Торус Пресс, 2012. С. 456-459.

Президент — академик РАН Моисеев Евгений Иванович
Исполняющий обязанности декана — академик РАН Соколов Игорь Анатольевич

Факультет вычислительной математики и кибернетики (КВМ) МГУ им. М.В. Ломоносова — ведущий образовательный центр в России по подготовке кадров в области фундаментальных исследований в области прикладной математики, вычислительной математики, информатики и программирования.

Факультет основан в 1970 году. Самим фактом своего создания, развитием структуры и основных направлений научной деятельности факультет ЦМК целиком и полностью обязан одному из крупнейших ученых России — академику Андрею Николаевичу Тихонову. Усилиями А. Тихонова в создании факультета ЦМК получил поддержку академика М.В. Келдыш — тогда президент Академии наук СССР. Помимо А. Тихонова, который был деканом факультета ЦМК в первые 20 лет его существования, важную роль сыграли первые сотрудники факультета: академик Л.Понтрягин, члены-корреспонденты АН СССР Л.Н. Большев и С. Яблонский и профессора И.С. Березин, Ю.Б. Гермейер.

За прошедшие годы на факультете сформировались ведущие российские научные школы в различных фундаментальных областях прикладной математики и информатики: в теории некорректных задач, в математической физике и спектральной теории дифференциальных уравнений, в нелинейных динамических системах и управлении. процессов, в вычислительных методах и математическом моделировании, в теории игр и исследовании операций, в оптимальном управлении и системном анализе, в математической кибернетике и математической логике, в теории вероятностей и математической статистике, в прикладном и теоретическом программировании, в архитектуре вычислительных систем и сети.

Факультет CMC включает 19 кафедр: математической физики, вычислительных методов, общей математики, функционального анализа и его приложений, автоматизации научных исследований, вычислительных технологий и моделирования, суперкомпьютеров и квантовой информатики, нелинейных динамических систем и процессов управления, оптимального управления, системного анализа. , математическая статистика, исследование операций, математические методы прогнозирования, математическая кибернетика, системное программирование, алгоритмические языки, автоматизация компьютерных систем, информационная безопасность, английский язык.

Среди заведующих кафедрами академики Ю.И. Журавлев, А. Куржанский, Э. Моисеев, Ю.С. Осипов, И. Соколов, Е.Е.Тыртышников, Б. Четвертушкин, член-корреспондент В.В. Воеводин, А. Аветисян, Р.Л.Смелянский.

Обучение на факультете осуществляется по следующим основным образовательным программам подготовки бакалавров и магистров: 010300 «Фундаментальная информатика и информационные технологии», 010400 «Прикладная математика и информатика».

Учебным планом студентов факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ по программам бакалавриата предусмотрена фундаментальная математическая подготовка. Студенты изучают математический анализ, теорию функций комплексного переменного, функциональный анализ, линейную алгебру, аналитическую геометрию, обыкновенные дифференциальные уравнения, уравнения математической физики, теорию вероятностей, математическую статистику, математическую логику, дискретную математику, численные методы, исследование операций, игру. теория, оптимальное управление, экстремальные задачи.

Студентам факультета преподается широкий спектр курсов, связанных с вычислительной техникой и программированием: алгоритмы и алгоритмические языки, компьютерная архитектура и язык ассемблера, операционные системы, прикладное программное обеспечение, компьютерная графика, параллельные вычисления, базы данных, операционные системы, искусственный интеллект, объектно-ориентированное программирование, компьютерные сети, сетевые технологии, системы программирования, проверка программ на моделях, объектно-ориентированный анализ и проектирование, формальные методы спецификации программ.

Практическая работа на ЭВМ, в том числе на высокопроизводительных вычислительных системах, занимает значительное место в обучении. Во время учебы студенты учатся работать в нескольких операционных системах и изучают как минимум три языка программирования. Все студенты изучают английский язык и цикл гуманитарных наук.

На первых двух курсах обучение ведется по общеобразовательным планам и программам. Основное внимание уделяется общей математической подготовке, теоретическому и прикладному программированию.В последнее время большое внимание уделяется использованию суперкомпьютеров, суперкомпьютерных технологий в моделировании, параллельных вычислениях. Начиная с третьего курса студенты проходят специализацию на выбранных ими факультетах. Каждый студент работает на специальном семинаре и имеет своего научного руководителя.

Выпускники бакалавриата могут продолжить обучение в магистратуре факультета. Срок обучения в магистратуре — 2 года. Прием в магистратуру осуществляется на конкурсной основе.Выпускники магистратуры факультета, проявившие склонность к исследовательской работе, могут продолжить обучение в аспирантуре факультета. Срок обучения в очной аспирантуре — 4 года.

Подготовка магистров по направлению «Прикладная математика и информатика» осуществляется по программам: «Вычислительные технологии и моделирование», «Спектральная теория дифференциальных операторов и управление распределенными системами», «Численные методы и математическое моделирование», «Компьютерные методы в математической физике, обратные задачи и обработка изображений», «Современные методы математического моделирования», «Исследование операций и актуарная математика», «Дискретные структуры и алгоритмы», «Дискретные системы управления и их приложения», «Статистический анализ и прогнозирование рисков »,« Информационная безопасность компьютерных систем »,« Теория нелинейных динамических систем: анализ, синтез и управление »,« Методы математического моделирования и методы оптимизации управляемых процессов »,« Логико-комбинаторные методы анализа данных »,» Математические методы системного анализа, динамики и управления »,« Интеллектуальные системы »,« Интеллектуальный анализ больших да данных. »,« Компиляторные технологии »,« Технологии программирования »,« Суперкомпьютерные системы и приложения »,« Распределенные системы и компьютерные сети »,« Квантовая информатика »,« Программное обеспечение для компьютерных сетей »,« Математические и программные средства защиты информации »,« Математические и компьютерные методы обработки изображений »,« Технологии параллельного программирования и высокопроизводительные вычисления »,« Большие данные: инфраструктура и методы решения проблем ».Подготовка магистров по направлению «Фундаментальная информатика и информационные технологии» осуществляется по программам: «Открытые информационные системы», «Информационные системы для управления предприятием».

Обучение на факультете немыслимо без тесной связи с наукой. Студенты обязательно привлекаются к научным исследованиям, проводимым на кафедрах факультета, в академических институтах или в научных лабораториях. На факультете созданы исследовательские лаборатории: математическая физика, вычислительная электродинамика, моделирование процессов тепломассопереноса, обратные задачи, математические методы обработки изображений, математическое моделирование в физике, разностные методы, открытые информационные технологии, статистический анализ, математические проблемы компьютерная безопасность, вычислительная практика и информационные системы, вычислительные системы, информационные системы в образовании и научных исследованиях, компьютерная графика и мультимедиа, технологии программирования, электронные компьютеры, инструменты математического моделирования, промышленная математика, а также студенческая исследовательская лаборатория Intel и Microsoft технологическая лаборатория.

Факультет хорошо оснащен компьютерами. Есть несколько компьютерных классов, оснащенных самой современной мультимедийной техникой и программным обеспечением на базе процессоров Intel, несколько классов рабочих станций под управлением операционных систем UNIX. Все классы подключены к локальной сети на основе оптоволоконной связи с доступом в Интернет. На факультете имеется несколько графических станций, в том числе высокопроизводительный кластер HP Apollo-9000 и многопроцессорные суперкомпьютеры IBM eServer pSeries 690 Regatta.В 2008 году на факультете был установлен суперкомпьютер IBM Blue Gene / P производительностью около 30 терафлопс (триллионы операций с плавающей запятой в секунду). С 2009 года находится в эксплуатации суперкомпьютер «Ломоносов».

Факультет поддерживает тесные рабочие контакты с крупными ИТ-компаниями, такими как Intel, Microsoft, Microsoft Research, IBM, Hewlett-Packard, Sun, Cisco, SAP, Samsung; многие российские компании: Luxoft, Redlab, IT, Гарант, Консультант-Плюс, DVM, Лаборатория Касперского, Mail.Ru Group и другие.На факультете действует региональная академия CISCO. Совместно с институтами РАН на факультете создан учебно-научный центр суперкомпьютерного моделирования.

Проблем с трудоустройством выпускников факультета нет. Выпускники факультета работают во всех сферах, где используются компьютерные технологии: академические и исследовательские институты, высшие учебные заведения, государственные и правительственные учреждения, банки, страховые, финансовые, консалтинговые фирмы, российские и зарубежные фирмы и т. Д.Около трети выпускников продолжают обучение в аспирантуре.

Факультет имеет договоры с рядом зарубежных университетов о сотрудничестве и обмене студентами. Сочетание глубокой теоретической подготовки с активной практической и исследовательской работой под руководством преподавателей и исследователей делает выпускников факультета конкурентоспособными на рынке труда.

Странные описания стульев … что означает «Одно из немногих мест, где есть соревнования по математическим результатам.»- не понял

Попробуем про SA …
Сайт отдела http://sa.cs.msu.su/

Этот отдел выделяется на фоне остальных … тем, что предоставляет наиболее полный и высокий -качественное математическое образование на факультете.

Ядром учебной программы являются курсы по оптимальному менеджменту.Суть ОА — оптимально перемещать и контролировать объект А в множество Б. При всей своей абстрактности эта задача имеет широкое применение в совершенно разных Таким образом, объектом А может быть ракета, пулемет на заводе, сам завод как часть экономики или даже портфель ценных бумаг.

Понятно, что для решения этой задачи в общем случае нужно знать хилый вагон математики — все это дается в рамках курсов кафедры … по функциональному и выпуклому анализу (КА — это единственное подразделение, которое помогает OM получить признание за функционал), теория идентификации, т.е. устойчивость, т.е. динамические системы + некоторые классы ODE и PDE + фильтр Калмана и основные сведения о временных рядах. Теория сопровождается объемными практическими заданиями, которые студенты выполняют в Matlab, ведущем математическом пакете для квантовых инженеров и финансистов.Также студентам рассказывают, как вся эта теория применяется в математической биологии, экономике и финансовой математике …

Несмотря на широту охвата — глубина материала соответствует лучшим традициям советского периода … кафедра тоже ответственно относится к проверке знаний студентов — что выгодно отличает его типичное raspyazdiai отношение на других факультетах … студент может сдавать экзамен-тест до бесконечности, пока не усвоит материал… мой личный рекорд был — 6 попыток (после того, как я выучил все определения — доказательство теорем — решение задач — тест был получен за 20 минут). В результате студенты CA не испытывают ни малейшей проблемы при прохождении онлайн-курсов, которые читаются на отвратительном уровне из-за огромного количества лекторов.

В отделе работают прекрасные специалисты:
Куржанский — отец-основатель, мегамозг, редко бывает в России, но постоянно на связи, очень требовательный, строгий, но справедливый.
Братуш — один из ведущих специалистов в области математической биологии в стране, очень приятный человек с очень непростой судьбой
Шананин — один из ведущих специалистов страны по математической экономике
Арутюнов — чистая математика, выпуклый анализ, много времени уделяет своим ученикам
Лотов — многокритериальная оптимизация, сидит в Институте Российской академии наук — мало общался с ним
Смирнов — финансовый математик, С.Н. занимается множеством прикладных проектов, его научные интересы — случайные процессы, замечательный человек, но у него очень мало времени на студентов.
А также несколько молодых ребят Дарин, Точилин, Рублев
К сожалению, многим из них приходится подрабатывать в других местах. зарплата профессоров просто неадекватная … как следствие, их время ограничено, но если студент действительно хочет что-то обсудить в научной работе, то он всегда найдет время

Ежегодно кафедре удается собрать талантливых детей. Трудности в учебе объединяют коллектив — я до сих пор поддерживаю связь со многими одноклассниками, хотя живу на другом конце света.Удивительно, но по проценту выпускников с отличием кафедра стабильно входит в число лидеров факультета. Качество диссертаций также выгодно отличается от других кафедр, где большинство людей работают с 4-го курса и их дипломы напоминают формальный ответ, а не серьезную научную работу. Кафедра предполагает полную занятость, редко кому удается совмещать это с работой на 3-4 курсе … Пришлось совмещать — из-за этого, к сожалению, знаний на кафедре я получил гораздо меньше, чем мог бы.

Кто работают выпускники и стоит ли? Как и ребята из других отделений Академии наук, они в основном занимаются IT и финансами … у нас в стране спрос на сильных прикладных математиков невелик — есть возможность уехать для продолжения обучения за границу (PhD)

Иногда я спрашиваю себя, какой отдел я бы выбрал, если бы меня перенесли в прошлое — и я отвечаю, что снова выбрал бы SA.

PS: Сори за ошибки в языке, по русски пишу нечасто.

Игорь Коннов

В 2011 году перешла в группу Формальные методы в системной инженерии, Институт информационных систем, Венский технологический университет.

Информация ниже устарела (2011 год).

Я был младшим научным сотрудником в Лаборатория компьютерных систем (ЛВК) который входит в состав Департамента компьютерных систем (АСВК), Факультет вычислительной математики и кибернетики (информатика), Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова.

Биографические данные (внешняя ссылка).

Мои исследовательские интересы включают верификацию программ, модели параллельного программы, проверка моделей параллельных программ и статический анализ. В В ноябре 2008 г. защитила кандидатскую диссертацию на тему «Параметризованная модель. Проверка распределенных систем »под руководством доцента Владимира А. Захаров и профессор Руслан Л. Смелянский.

Основная идея работы заключалась в вычислении особого вида слабого моделирования между представителями параметризованного семейства и таким образом найти инвариант.Мой подход заключался в вычислении полублочного моделирования. между помеченными системами переходов, созданными сетевыми грамматиками. Всякий раз, когда инвариант был найден, проблема проверки параметризованной модели сводился к проверке нескольких экземпляров семьи. Это позволило мы автоматически проверяем локальные свойства нескольких параметризованных семейств определяется формулами ACTL * -X . Техника полезна в случай асинхронной параллельной композиции, когда сильное моделирование часто оказывается слишком строгим.

Подробности можно узнать в KZ10_AO, г. K10_CHEAPS, K08_MAIS (на английском языке) и Ph.D. дипломная работа. В Описанная там методика реализована в программе CheAPS.

Я ассистировал Константин Савенков с курсом проверки моделей программного обеспечения.

Материалы курса Model Checking читаю в Астана, Казахстан, 2011 г. (по-русски).

Публикации

Перейдите по ссылке, чтобы получить актуальный список публикации.

Устаревший список (2011 г.) можно найти здесь: устаревшие публикации.

Студенты

Андрей Бабак и Антон Артёмов на (« Статический анализ программ Python «, со-консультирование с доктором Козловым).
Александр Мищенко (« Статический анализ типов в Python» программы на уровне байт-кода », советовал с доктором Козловым).

Выпускников:

Денис Сигаев (« Обнаружение программ, защищенных от обратного Инжиниринг », советовал А.И. Качалин),
Алексей Шевченко (« Применение регулярной проверки модели к Системы с бесконечным числом состояний «),
Петр Булычев (« Теоретико-игровые методы проверки протокола», советовал с доц. Проф. Захаров ).

Контакты

эл. Почта:

Офисный телефон:

+7 495 939 4671

Факс:

+7 495 939 2596

Почтовый адрес:

5

Аудитория 764

Факультет вычислительной математики и кибернетики (ВМК)

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Ленинские горы, 1

Увлечения

Некоторые можно найти на страничка хобби.

П.С.

Я не Игорь Васильевич Коннов из Казанского государственного университета (мое второе имя — Владимирович), хотя хотелось бы иметь такую длинный список бумаг 🙂

Первый год на VMK / Sudo Null IT News

Здравствуйте! Вот и подошла к концу моя первая летняя сессия, и я хотел бы рассказать о первом году обучения на факультете ВМФ МГУ. На хабре несколько лет назад была статья об этом. Его написал выпускник ГНЦ МГУ.Я, в свою очередь, выпускник обычной московской языковой школы (то есть гуманитарной).

Итак, ВМС глазами не математиков.

Прием

Для поступления на ВМС необходимо сдать пять предметов:

Русский язык (ЕГЭ)
Математика (ЕГЭ)
Физика (ЕГЭ)
Информатика (ЕГЭ)
DWI (факультативное вступительное испытание) по математике

Не могу сказать, что поступление было для меня очень сложным.Я выступал без Олимпиады. Только на ЕГЭ и ДВИ. В моем году проходной балл был 425, и я вошел с отрывом в 21 балл в первую волну.

Товаров

В первом семестре у нас было 8 предметов:

Математический анализ (2 лекции, 2 семинара)
Линейная алгебра и аналитическая геометрия (2 лекции, 2 семинара)
Алгоритмы и алгоритмические языки (2 лекции)
История Отечества (1 лекция и 1 семинар)
компьютерная мастерская (2 семинара)
ОБЖ (1 семинар)
физическое воспитание (2 занятия)
Английский язык (2 семинара)

В первые четыре экзамена и зачетов сдаются в конце семестра.На практике противостояние с оценкой. По оставшимся трем — только зачеты. Стоит отметить, что курс разделен на три потока. Первый поток изучает язык СИ, два других изучают Паскаль (ваш покорный слуга учится с первого). Если честно, для меня худшим экзаменом была алгебра. Убивает количество материала, которое нужно знать, аж 90 билетов, но они, за редким исключением, не сложные. Матан всего 30 билетов, по алгоритмам мы сдали письменный экзамен, у меня был автомат по истории, поэтому про этот экзамен ничего сказать не могу.Из уроков безопасности жизнедеятельности я узнал только то, что в ЮЗАО расположено чуть более сорока опасных предприятий.

Рад, что в МГУ есть много возможностей для занятий спортом. В начале года собирается курс, где есть раздача по спортивным направлениям. В ВМК это волейбол, баскетбол, вольная борьба, легкая атлетика и многое другое. Если вы не найдете среди этого списка того, что вам интересно / нужно, есть много центральных секций (яхт-клуб, туристический клуб, самбо, теннис, горные лыжи, горные лыжи и т. Д.)). Например, я занимаюсь самбо. Стоит отметить, что по центральным участкам нужно пройти не два раза, а три и более.

Во втором семестре вместо языков алгоритмов изучаем компьютерную архитектуру и язык ассемблера (2 лекции), также добавлена «Дискретная математика (2 лекции и 1 семинар). Также необходимо выбрать один гуманитарный спецкурс (1 лекция). Остается физкультура, английский язык, компьютерная мастерская, матан и линал. Эти предметы имеют такое же распределение часов, как и в 1 семестре.Линейная алгебра усложняется, но количество билетов уменьшается. Матан тоже усложняется. Итак, второе занятие сложнее первого, но студенты уже знают, что и как, поэтому меньше волнений и, как следствие, больше чепухи.

Информатика

Как я уже сказал, в первом семестре преподается курс «Алгоритмы и алгоритмические языки», который, в свою очередь, разделен на три части. В первой части курса мы изучаем «Машину Тьюринга», «Нормальные марковские алгоритмы» и доказываем их эквивалентность.Во второй части курса мы изучаем язык C. Третья часть курса посвящена структурам данных и алгоритмам работы с ними. Изучаем списки, деревья и алгоритмы работы с ними. Дается первое понятие хешей. Форма отчета — письменный экзамен.

Во втором семестре нам преподают курс «Архитектура компьютера и язык ассемблера». Сначала мы изучаем Ассемблер (NASM). Затем поверхностно изучил аппаратное устройство современных компьютеров. И большую часть времени уходит на изучение работы компиляторов (на примере gcc), объяснение того, как различные синтаксические конструкции языка SI переводятся в ассемблер, и объяснение некоторых возможностей оптимизации программ.Так же изучаем работу кеша, говорим о необходимости соблюдения принципа локальности программы. Форма отчета — письменный экзамен.

На протяжении всего времени теоретические знания, полученные на лекциях, закрепляются на семинарах. В течение этих двух семестров мы решаем задачи на языках SI и Assembler и отправляем их через Интернет; есть временные ограничения на работу сервера. Задачи далеко не все тривиальные. Часто приходится искать алгоритмы, которые помогут уложиться во время, отведенное для работы программы.Также на занятиях решаем различные задачи и пишем тесты.

Плюсы и минусы

Отличная группа. У нас в группе отличная команда, все друг другу помогают, часто вместе куда-то ходим. У всех хорошее чувство юмора. С ребятами очень интересно разговаривать.
Вкусные посетители. В МГУ после второй пары на обед отводится 45 минут. На территории МГУ есть несколько вкусных столовых по доступным ценам.
Интересно узнать.
Иногда тирания и вред учителей, их преувеличенные требования к ученикам раздражают, хотя, может быть, это к лучшему?
Во время контроля мы пишем программы на бумаге, что, несомненно, раздражает, так как не позволяет нам отловить какие-либо мелкие ошибки, которые вы могли увидеть после первого запуска компилятора, для которых вы снизили баллы. Но когда вы уже пишете программы на компьютере, вы больше не ошибаетесь.

В заключение можно сказать, что учиться в ВМФ непросто, но крайне интересно.

Информатика | Мажоры | Государственный университет Мичигана

Заинтересованы в степени информатики?

Диплом по информатике дает возможность выпускникам адаптироваться к новым технологиям и новым идеям. Он охватывает широкий диапазон знаний — от теории до программирования и новейших компьютерных решений.Студенты со степенью информатики не только подготовлены к применению фундаментальных вычислительных принципов и навыков разработки программного обеспечения, но также приобретают навыки командной работы, эффективного общения, профессионализма, этики и участия в обучении и применении новых идей и технологий по мере развития области. .

Специалисты по информатике дополняют свои основные исследования смежными в областях интересов, которые могут включать бизнес, коммуникативные искусства и науки, иностранный язык, математику, естественные науки, философию, психологию, социальные науки и телекоммуникации.

Исследования в области информатики в МГУ сосредоточены в областях, которые включают в себя встроенный интеллект, робототехнику, цифровую эволюцию, интеллектуальный анализ данных, а также распознавание образов и обработку изображений.

Студенты также могут завершить эту специальность через Lyman Briggs College .

ВЫПУСКНИКИ

Диплом по информатике может применяться практически в любой отрасли. Ученые-информатики проектируют и создают программное обеспечение, разрабатывают эффективные способы решения вычислительных задач и придумывают новые и лучшие способы использования компьютеров.

Выпускники работают по адресу:

Предприятия бытовой электроники
Обрабатывающая промышленность
Автомобильные компании
Аэрокосмическая промышленность
Коммуникационные компании
Государственные учреждения
Розничная торговля и сфера услуг

Выпускники работают как:

Программисты
Системные аналитики
Инженеры-программисты
Консультанты

Следующие шаги

Дополнительные ресурсы

Посетите инженерный колледж
Дополнительная информация о компьютерных науках
Просмотреть курсы

ВМК мсу подготовительный.Подготовительные курсы, школы. Отзывы о университете: минусы

Учебные курсы существуют на факультете ЦМК МГУ более 15 лет. За это время на подготовительных курсах прошли обучение тысячи школьников, многие из которых впоследствии стали студентами нашего факультета, других факультетов МГУ, а также других престижных вузов страны.
Подготовка к поступлению

Подготовку к поступлению в вуз проводят опытные преподаватели, имеющие большой опыт научно-педагогической деятельности, авторы многих книг и учебных пособий.Преподавательский состав подготовительных курсов — это преподаватели нашего и других факультетов, а также приглашенные преподаватели из лучших лицеев Москвы, имеющие большой опыт работы со старшеклассниками.

На подготовительных курсах к университету осуществляется профессиональная подготовка к поступлению школьников в лучшие высшие учебные заведения страны.
Подготовительные курсы к вузу

Подготовительные курсы к университету не только дадут студентам новые знания и освежат старые в их памяти, но и помогут освоить многие тонкости сдачи экзаменов.Во время подготовки к поступлению в университет студенты будут повторять пройденное в школе, а также осваивать новые подходы и способы решения задач.

Цикл специальных занятий позволяет участникам курса, уже сделавшим выбор, убедиться в правильности своего решения. Для абитуриентов, которые сомневаются или сомневаются, курсы помогают сориентироваться и сделать окончательный выбор факультета.

Краткосрочные курсы длятся от 6 до 9 месяцев, это лучший вариант для тех, кто уже имеет хорошую подготовку (например, благодаря репетиторам) и хочет познакомиться с требованиями нашего факультета и его спецификой, а также как оценить свои возможности.Особенность краткосрочных курсов в том, что они помогают абитуриенту сконцентрироваться на знаниях, которые необходимо будет продемонстрировать на вступительном испытании.
Подготовка к экзамену

Подготовка к ЕГЭ является основным направлением наших подготовительных курсов. Процедура подготовки к ЕГЭ проходит в форме лекций и семинаров, таким образом готовя студентов к принятой в вузах форме обучения.

Материал подается с некоторой периодичностью, одни и те же темы раскрываются все глубже и глубже по мере приближения слушателя к концу курса. Учебные программы состоят из реальных заданий, предлагаемых на экзаменах и вступительных экзаменах прошлых лет … Следует отметить, что обучение на курсах обходится намного дешевле, чем занятия с репетиторами.

ВЕЧЕРНЯЯ ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ШКОЛА «АРХИМЕД»

Физический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова
в 2019/20 учебном году предлагает программы обучения:

Занятия в группах 9, 10 и 11 классов проводятся для учащихся, сдавших зачет и поступивших на обучение.

Универсальный курс физика (с углубленным изучением физики: подготовка к дополнительному вступительному испытанию в МГУ, к олимпиадам МГУ по физике, к ЕГЭ — 2020 по физике) для учащихся 10 и 11 классов
Экспресс-курс подготовки к экзамену по физике 2020 для учащихся 11 классов.
Подготовительный курс к ОГЭ по физике 2020 (ГИА) для учащихся 9 класса.
Универсальный курс Математика (углубленное изучение математики: алгебры, геометрии, математических методов, необходимых для решения физических задач, подготовки к олимпиадам и к экзамену по математике) для учащихся 10 и 11 классов — рекомендуется параллельно с курсом 1.

Занятия проходят с октября 2019 г. по май 2020 г. (из расчета 2 — с января по май 2020 г.). По каждому курсу занятия проводятся один раз в неделю. Все курсы составлены ведущими преподавателями физического факультета МГУ. Занятия проводят преподаватели факультета, имеющие большой опыт работы со школьниками при подготовке к ЕГЭ / ОГЭ и участвующие в олимпиадах МГУ. Директор ВФМС «АРХИМЕД» — заведующий отделом нового приема и работы со школьниками, доцент Парфенов Константин Владимирович.

Стоимость учебных курсов № 1,2,3,4 в 2019/2020 учебном году составляет 550 рублей за академический час. Продолжительность одного занятия — 3 академических часа. Оплата производится по семестрам (I семестр — с октября по январь, II семестр — с февраля по май).

Методика решения сложных задач по физике: лекции и консультации ведущих преподавателей физического факультета по подготовке к олимпиадам, ЕГЭ и ДВИ физического факультета.Курс состоит из 14 лекций по всем разделам физики, которые пройдут с сентября 2019 года по май 2020 года. Курс №5 не заменяет курс №1, который по форме ближе к семинарам, но является очень полезным дополнением к нему. . Среди преподавателей курса: Грачев Александр Васильевич, Лукашева Екатерина Викентьевна, Чистякова Наталья Игоревна, Бушина Татьяна Андреевна, Селиверстов Алексей Валентинович, Вишнякова Екатерина Анатольевна и другие преподаватели факультета.

Подготовительные курсы существуют на факультете ЦМК МГУ более 15 лет.За это время на подготовительных курсах прошли обучение тысячи школьников, многие из которых впоследствии стали студентами нашего факультета, других факультетов МГУ, а также других престижных вузов страны.

Подготовка к поступлению

Подготовку к поступлению в вуз проводят опытные преподаватели с большим опытом научно-педагогической деятельности, авторы многих книг и учебных пособий. Преподавательский состав подготовительных курсов — это преподаватели нашего и других факультетов, а также приглашенные преподаватели из лучших лицеев Москвы, имеющие большой опыт работы со старшеклассниками.На подготовительных курсах к университету проводится профессиональная подготовка к поступлению школьников в лучшие высшие учебные заведения страны. Статистика говорит сама за себя — более половины выпускников подготовительных курсов из подавших документы ежегодно поступают на факультет ОМК.

Подготовительные курсы к вузу

Обучение на подготовительных курсах — это психологическая адаптация к будущей ступени обучения, которая обеспечивается за счет использования университетских форм обучения (лекции, семинары, коллоквиумы и др.), Более высокого научного уровня профильных дисциплин, изучаемых на курсах, общения с учеными и преподавателями университета, оставайтесь в университетских аудиториях.Цикл специальных занятий позволяет участникам курса, которые уже сделали свой выбор, убедиться в правильности своего решения. Для абитуриентов, которые сомневаются или сомневаются, курсы помогают сориентироваться и сделать окончательный выбор факультета.

Краткосрочные курсы длятся от 6 до 9 месяцев, это лучший вариант для тех, кто уже имеет хорошую подготовку (например, благодаря репетиторам) и хочет ознакомиться с требованиями нашего факультета и его спецификой, а также оценить их возможности.Особенность краткосрочных курсов в том, что они помогают абитуриенту сконцентрироваться на знаниях, которые необходимо будет продемонстрировать на вступительном испытании.

Подготовка к экзамену

Подготовка к экзамену является основным направлением наших подготовительных курсов. Занятия проходят по алгебре, геометрии, физике, русскому языку, литературе и информатике. Процедура подготовки к ЕГЭ проходит в форме лекций и семинаров, таким образом подготавливая студентов к принятой в вузах форме обучения.

Материал подается с некоторой периодичностью, одни и те же темы раскрываются все глубже и глубже по мере приближения слушателя к концу курса. Учебные программы состоят из реальных задач, предложенных ЕГЭ и вступительных экзаменов прошлых лет. Стоит отметить, что обучение на курсах обходится намного дешевле, чем занятия с репетиторами.

Наконец, серия репетиционных экзаменов, проводимых несколько раз во время обучения в «боевой» обстановке, помогает снизить тревожность и даже эмоциональное напряжение, часто возникающее при сдаче вступительных экзаменов.

Подготовка к ЕГЭ по информатике — новое направление, которое активно развивается на наших подготовительных курсах. Разработаны шестимесячный и годичный курсы подготовки к поступлению в вуз по результатам ЕГЭ по информатике. Первые выпускники, успешно окончившие подготовительные курсы и программу информатики, уже с блеском сдали ЕГЭ и поступили на наш факультет, на другие факультеты МГУ и других вузов.

Дом | Компьютерные науки и инженерия

Какое захватывающее время быть компьютерным ученым! Подключенные вычислительные устройства пронизывают все аспекты современной жизни. Вычислительное мышление и программирование объединили математику, чтение и письмо в качестве основных навыков для каждого студента, независимо от его специальности. Прямо сейчас перед нашим отделом стоит множество возможностей и проблем. Я рад сообщить, что наши преподаватели, сотрудники, студенты и выпускники используют возможности и преодолевают проблемы, поскольку они обеспечивают лидерство и инновационные решения во всех наших миссиях в области образования, исследований и информирования.

В сфере образования мы отвечаем на постоянно растущий интерес к компьютерным наукам со стороны как основных, так и неосновных специалистов как на уровне бакалавриата, так и на уровне магистратуры, стратегически расширяя наши предложения, включая нашу новую программу получения степени бакалавра наук в области вычислительных данных. По состоянию на осень 2019 года, где обучается более 1600 студентов, наши программы теперь являются крупнейшими в Инженерном колледже и одними из крупнейших в МГУ. Мы обеспечиваем высококачественный образовательный опыт благодаря тщательно продуманному сочетанию основ и передовых технологий.Изучение фундаментальных основополагающих принципов помогает нашим студентам построить успешную карьеру на протяжении всей жизни в современном быстро меняющемся мире. Использование новейших технологий помогает нашим студентам получить качественную первую работу. Наши студенты и выпускники пользуются большим спросом у местных, государственных, национальных и международных компаний, а также у элитных программ выпускников ведущих университетов.

В области исследований мы обеспечиваем лидерство в применении вычислительных подходов для решения серьезных проблем с оборудованием, программным обеспечением и данными в широком диапазоне дисциплин.Вы найдете преподавателей, работающих в области искусственного интеллекта, машинного обучения, науки о данных, больших данных, Интернета вещей, цифровых организмов, телемедицины и вычислительных подходов к правоохранительной деятельности, биометрии и безопасности. Помимо индивидуальных исследований, многие преподаватели нашего факультета участвуют в финансируемых междисциплинарных проектах с сотрудниками как внутри, так и за пределами МГУ.

В рамках информационно-пропагандистской деятельности наши преподаватели и студенты участвуют в многочисленных программах и мероприятиях, направленных на привлечение и удержание студентов из разных слоев общества, чтобы обеспечить создание и поддержание более разнообразного и инклюзивного сообщества.Мы также обеспечиваем техническое руководство для улучшения академических систем, разработанных и используемых в МГУ.

Мы особенно гордимся своими выпускниками. Наши выпускники активны как в мире, так и вдали, разрабатывая инновационные технологии и решая сложные междисциплинарные задачи. Пожалуйста, поделитесь с нами своими историями успеха, и мы выделим избранные истории на нашем веб-сайте.

Это действительно захватывающее время для ученого-информатика. Для меня большая честь вести наш отдел в будущее, поскольку мы продолжаем двигаться вперед, чтобы использовать новые возможности и преодолевать новые проблемы.

— Абдол-Хосейн Исфаханян, председатель