Динамическая система — это математическая модель эволюции реальной (физической, биологической, экономической и др.) системы, состояние которой в любой момент времени однозначно определяется её начальным состоянием. Курс призван дать слушателям представление о теории динамических систем как разделе математики и о её приложениях в различных областях математики и естественных наук. Слушатели познакомятся с основными объектами, понятиями и методами этой области математики, а также с их разнообразными приложениями в технических, естественных и общественных науках. Курс предполагает как математически строгое изложение необходимых понятий и утверждений, так и рассмотрение многочисленных прикладных задач и примеров из реальной жизни....
Курс читают
Асташов Е. А.
Где: Главное здание, ауд. 1624
Когда: Среда 17:00–18:30
Цель курса – формирование базовых знаний и навыков по эффективному общению в команде проекта, навыкам ведения переговоров и решения конфликтов в команде, также как грамотно представлять свои результаты и делать презентации.Задачи курса:Ввести слушателей в круг современных подходов к психологическим аспектам межличностной коммуникации, включая методы обратной связи. Показать важность учета как вербальных, так и невербальных коммуникаций при ведении переговоров и разрешении конфликтных ситуаций. Основной результат – владение навыками психологического подхода при каждодневных взаимодействиях в коллективе проекта, включая переговоры и конфликты....
Курс читают
Кумсков М. И.
Где: Главное здание, ауд. 1408
Когда: Среда 17:00–18:30
Цель курса – формирование базовых знаний по процессам разработки ПО, включая понимание различных походов к управлению. Проводится сравнение классического задачного подхода и процессного похода, предложенного Эдвардом Демингом. Показано, что на процессном походе основаны такие современные методы такие как Agile и Scrum.Задачи курса:Ввести слушателей в круг современных подходов к организации работ при создании современного ПО. Показать важность концептуальной целостности проекта на основе бизнес-анализа предметной области. Описать развитие методов визуального моделирования на примере UML и BPMN нотаций. Рассмотреть лучшие практики и актуальные паттерны при использовании предлагаемые подходов к решению задач на основе CASE системы визуального моделирования. Основной результат – владение навык...
Курс читают
Кумсков М. И.
Где: Главное здание, ауд. 1408
Когда: Среда 15:10–16:40
Цель курса «Конкретная педагогика» – формирование ориентировочной основы педагогической деятельности. Курс «Конкретная педагогика. Современные концепции» является продолжением курса «Конкретная педагогика. Классика» и предполагает освоение этого курса. Во второй части обсуждаются конкретные идеи, концепции, факты, феномены, позволяющие сформировать современную систему психолого-педагогических представлений о процессах обучения, воспитания, и образования в целом.Форма проведения курсаЗанятия проводятся в форме докладов студентов, в которых они излагают содержание работ, изученных ими, отвечают на вопросы (по каждой работе, помимо докладчика, назначается еще и оппонент, в обязанности которого входит выставление возражений, вопросов, корректировка ответов, инициация дискуссии и т.д.) и обсужд...
Курс читают
Боровских А. В. (профессор)
Где: Главное здание, ауд. 1208
Когда: Среда 17:00–18:30
Курс предназначен для студентов нематематических специальностей, которым приходится изучать «высшую математику» и направлен на то, чтобы помочь им преодолеть те трудности, которые они испытывают, поскольку проблема этих студентов – не в них, а в существенном разрыве между школьной математикой и вузовской с одной стороны, и «математикой для математиков» и «математикой для нематематиков» с другой.В курсе будут вводится основные математические мыслительные средства, позволяющие мыслить те или иные объекты, процессы, явления в той профессиональной области, которой занимаются студенты и способы использования этих мыслительных средств. При этом основное внимание уделяется не доказательствам и изощренным «определениям», а смыслу употребления математических инструментов в той или иной ситуации, ос...
Курс читают
Боровских А. В. (профессор)
Межевова Ю. В.
Где: Главное здание, ауд. 1208
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Представьте, что вам дали в руки игральный кубик. Как определить, является ли он честным (правильным, симметричным)? Наверное, для этого нужно провести эксперимент: начать подбрасывать кубик и каким-то образом следить за выпавшими гранями. Курс классической математической статистики учит тому, как правильно поставить эксперимент: сколько раз нужно подбросить кубик, за какой именно величиной следить, и как по значению этой величины принять итоговое решение. Оказывается, в решении этой простой по формулировке задачи содержится большой пласт красивых и важных идей и моделей, о которых мы поговорим в первой части курса.Во второй части курса мы поговорим о том, как базовые идеи математической статистики применяются при обработке данных и в задачах машинного обучения. Узнаем, на каких принципах ...
Курс читают
Илларионов Е. А.
Где: Главное здание, ауд. 1610
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Курс состоит из трех частей. В первой части курса рассматривается формализация основных задач машинного обучения, излагаются алгоритмы обучения для линейно разделимых обучающих выборок, методы градиентного спуска и его разновидности, метод обучения нейронных сетей, метод опорных векторов, ядерные методы машинного обучения, регрессионный анализ, метрические и вероятностные модели машинного обучения. Во второй части рассматриваются задачи адаптивного прогнозирования. Излагаются алгоритмы экспоненциального смешивания экспертных прогнозов. В третьей части рассматриваются основные алгоритмы обучения с подкреплением (англ. reinforcement learning, RL) которое в настоящее время является наиболее перспективным направлением в искусственном интеллекте. Последняя премия Тьюринга (высшая награда в обла...
Курс читают
Миронов А. М. (доцент)
Где: Главное здание, ауд. 1624
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Теория оценивания – это раздел математики, посвященный решению задачи оценивания непосредственно не наблюдаемых величин или компонент вектора состояния динамической системы на основе наблюдаемых данных или измерений. Для решения задачи оценивания могут применяться параметрический и непараметрический подходы. Параметрический подход основан на задании математических моделей исследуемого объекта, погрешностей измерений и сводится к определению неизвестных параметров. В качестве критериев качества могут использоваться метод наименьших квадратов, метод наименьших модулей, метод максимального правдоподобия.Непараметрический подход предполагает отсутствие конечномерной параметрической модели измеряемых величин. В основе теории оценивания лежат теория вероятностей и математическая статистика. Теор...
Курс читают
Попеленский М. Ю.
Где: Главное здание, ауд. 1610
Когда: Среда 17:00–18:30
Курс по искусственному интеллекту Цель курса – сформировать у обучающихся целостное представление о национальной когнитивной инфраструктуре, базовых принципах инженерии знаний и архитектуре информационной системы (платформы) «Ковчег знаний МГУ» как ядра формируемой национальной когнитивной инфраструктуры и экосистемы доверенного искусственного интеллекта, а также обозначить возможные роли и траектории участия студентов в проекте.Курс выполняет роль входной точки в линейку межфакультетских курсов и межфакультетский проектный семинар, ориентированных на развитие информационной системы «Ковчег знаний МГУ» и связанных с ней решений.Основные задачи курса включают:знакомство с ключевыми понятиями инженерии знаний: онтология, граф знаний, семантический веб, LLM/Graph-RAG, индекс доверия, бенчмарки ИИ;представление архитектуры и о...
Курс читают
Зубарева Е. В.
Пичугов А. А.
Где: Второй учебный корпус, ауд. 428
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс в целом посвящен изучению закона причинности не в философском, а в математическом аспекте, однако «вечные» философские проблемы, касающиеся дискретности и непрерывности пространства и времени, случайности и детерминированности, хаоса и упорядоченности, предопределенности и свободы воли будут неизбежно затронуты и даже математически интерпретированы. С философской точки зрения, курс можно рассматривать как математическую аргументацию в поддержку модельно-зависимого реализма Хокинга-Млодинова, философской концепции, которая изначально была изложена в их книге The Grand Design (в русском переводе --- «Высший замысел»). В ходе курса мы рассмотрим теорию каузальных функций над дискретным временем, следуя монографии лектора Causality: The p-adic Theory (Springer, 2025), в которо...
Курс читают
Анашин В. С.
Где: Второй учебный корпус, ауд. 604
Когда: Среда 17:00–18:30
Настоящий курс создан по инициативе компании Postgres Professional – вендора СУБД PostgreSQL в России на основе учебного пособия «PostgreSQL. Основы языка SQL», написанного Н.П. Моргуновым. Учебный материал излагается в расчете на использование системы управления базами данных PostgreSQL. Этот курс может быть полезен широкому кругу студентов и специалистов, желающих ознакомиться с основами языка SQL в среде системы управления базами данных PostgreSQL.Курс начинается с разработки простых запросов на языке SQL, а в конце рассмотрены такие конструкции как общие табличные выражения, агрегатные и оконные функции, тип данных JSON, фактически обеспечивающий возможность применения PostgreSQL в качестве noSQL-системы. Учебные примеры используют демонстрационную базу данных «Авиаперевозки», содержим...
Курс читают
Барашков И. С.
Где: Второй учебный корпус, ауд. П-6
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Рассматриваются принципы машинного обучения. Виды машинного обучения. Выбор и подготовка данных для машинного обучения. Основные задачи анализа данных. Постановка и решение задач комплексного анализа данных, связанных с использованием информационных технологий и информационных систем в прикладных областях, с применением базовых и специальных знаний, современных аналитических методов и моделей в области машинного обучения.Цели дисциплины:применение базовых и специальных знаний в области современных информационных технологий для решения задач в области искусственного интеллекта;постановка и решение задач комплексного анализа, связанных с использованием базовых и специальных знаний, современных аналитических методов и моделей в области искусственного интеллекта.Освоение технологий создания пр...
Курс читают
Якушин А. В.
Дмитриев Л. В.
Где: Второй учебный корпус, ауд. П5
Когда: Среда 17:00–18:30
Курс по искусственному интеллекту В исторической ретроспективе раскрыты мотивы возникновения и способы решения задачи защиты информации. Показано как в древности решения задачи защиты информации позволяли осуществлять трансконтинентальную торговлю и формировать особый образ жизни, отличный от образа жизни большинства остального населения. Вскрыты причины возникновения алфавитного письма, денег, юридических норм. Исследуются законы развития языка, военного дела, системы хозяйствования.Раскрываются взаимосвязи коммерции, военных и разведывательных операций, а также методов создания защищённых информационных каналов в разных странах. Выделены результаты и преимущества, полученные за счёт использования и вскрытия защищённых каналов связи. Современные методы защиты информации (системы голосования, денежного обращения, юридическ...
Курс читают
Черепнев М. А.
Где: Второй учебный корпус, ауд. 510
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Курс лекций относится к разделу искусственного интеллекта «Планирование и поиск решений в пространстве состояний» и представляет интерес для студентов естественнонаучных и гуманитарных факультетов, которые используют методы оптимизации в ходе выполнения ими научно-исследовательской работы. Для освоения материала требуются знания основ теории графов и основ теории вероятностей. В курсе рассматриваются алгоритмы оптимизации, опирающиеся на метод проб и ошибок: генетические и эволюционные алгоритмы, алгоритмы имитации отжига, муравьиные алгоритмы, алгоритмы случайного поиска (ненаправленного, направленного, направленного с самообучением). Рассматриваются теоретические основы построения алгоритмов, применение алгоритмов для решения задач планирования и построения расписаний. В лекциях приводят...
Курс читают
Костенко В. А.
Где: Второй учебный корпус, ауд. 579
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Цель настоящего курса – познакомить слушателей с основными аспектами международной информационной безопасности, исходя из подходов Российской Федерации в этой сфере. Актуальность рассмотрения данной проблематики обусловлена тем, что решение вопросов обеспечения информационной безопасности носит междисциплинарный характер, и находится на пересечении как естественных и технических, так и гуманитарных наук. Одной из важнейших задач, без решения которой чрезвычайно сложно обеспечить должный уровень информационной безопасности, это налаживание взаимодействия между учеными, техническими специалистами и лицами, принимающими решения.Во время занятий предполагается, начав с рассмотрения процессов, сопровождавших возникновение и развитие информационно-коммуникационных технологий, постепенно охватить...
Где: Второй учебный корпус, ауд. П5
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Курс «Графы знаний в информационных технологиях, искусственном интеллекте и кибербезопасности» относится к отраслевой вертикали в линейке курсов проекта «Ковчег знаний МГУ». Курс ориентирован на формирование практических компетенций по построению и применению графов знаний для задач кибербезопасности (разведка угроз, анализ инцидентов), а также для практик безопасной разработки и эксплуатации (DevSecOps и безопасный жизненный цикл разработки программного обеспечения).Цель освоения дисциплины:Сформировать у обучающихся компетенции проектирования и ведения кибер- и ИТ-графов (угрозы, уязвимости, тактики и техники атак, события, контрмеры).Научить применять графовую аналитику к данным инцидентов, журналов событий и материалам разведки угроз (CTI).Подготовить состав проекта: команды, создающие...
Курс читают
Пичугов А. А.
Где: Второй учебный корпус, ауд. П8
Когда: Среда 17:00–18:30
Курс по искусственному интеллекту Данный курс знакомит студентов с основами проектирования аппаратных ускорителей систем искусственного интеллекта. Курс можно разделить на две части.В рамках первой части студенты знакомятся с основами проектирования современных цифровых электронных устройств на базе программируемых интегральных схем (ПЛИС). При этом, предполагается знакомство с основами языка описания схем Verilog, архитектурой и устройством современных ПЛИС и системой автоматизации проектирования микроэлектронных устройств с их использованием.В рамках второй части студенты знакомятся с устройством современных систем искусственного интеллекта и основными подходами к построению аппаратных ускорителей таких систем на базе ПЛИС. При этом весь курс сопровождается домашними практическими заданиями, в рамках которых студенты пол...
Курс читают
Шуплецов М. С.
Где: Второй учебный корпус, ауд. П8а
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Курс «Вселенная, разум и искусственный интеллект» знакомит студентов с развитием представлений о мире и месте человека в нем, а также с историей искусственного интеллекта. Вопросы, связанные с возникновением Вселенной, жизни и разума, издревле волновали людей. Что об этом может сказать современная наука, и насколько это обосновано? Может ли машина мыслить, и что вообще может искусственный интеллект? Отличается ли интеллект от разума? Совместима ли наука с религией? В курсе отстаивается тезис о том, что конфликт существует не между наукой и религией, а между естественнонаучным и религиозным мировоззрениями. Автор надеется показать возможность формирования целостного современного мировоззрения, органически сочетающего представления о Вселенной и законах мышления с достижениями в области иску...
Курс читают
Грязнов А. Ю.
Где: Физический факультет, ауд. ЮФА
Когда: Среда 15:10–16:40
Курс по искусственному интеллекту Цель изучения данного курса – ознакомить неспециализирующихся в юридических науках студентов и аспирантов с базовыми понятиями интеллектуальных прав, дать представление о инноватике и Искусственном интеллекте в системе права. Особое внимание уделяется обсуждению исключительных прав на результаты научных исследований, в том числе при выполнении служебных заданий и госконтрактов. В курсе подробно рассмотрены вопросы охраны и защиты различных объектов интеллектуальной собственности. В частности: понятие инновации и роль ее на современном этапе, сформулированы основные критерии выбора объектов инноваций; различные объекты интеллектуальной собственности, такие как изобретения, полезные модели, промышленные образцы, товарные знаки; основные сведения из области охраны авторского права; «ноу-хау» ...
Курс читают
Кудаков А. Д. (старший научный сотрудник)
Где: Физический факультет, ауд. 3-32Б
Когда: Среда 17:00–18:30
Курс по искусственному интеллекту В основу курса положены ответы на вопросы: что такое (математическая) модель? как она возможна? и некоторые другие вопросы. В курсе изложена общая методология математического моделирования, а также ряд фактурных моделей из различных областей научной деятельности. В курсе устанавливается соответствие методологических детерминантов моделирования и конкретики затронутых предметных областей. В полной мере формализовать процесс генерации моделей не удается. Именно по этой причине в название курса включено слово искусство, что подразумевает неформализованную компоненту процесса моделирования. Неформализованная компонента связана с учетом в методологии фигуры субъекта, субъекта-модельера, оператора. Математические модели, представленные в курсе можно поделить на два больших класса: модели из есте...
Курс читают
Плохотников К. Э.
Где: Физический факультет, ауд. 1-32
Когда: Среда 15:10–16:40