Практикум по дискретным структурам — различия между версиями
| Строка 10: | Строка 10: | ||
Цель: изучить/повторить наиболее изветсные дискретные модели, которые используются на практике, и освоить програмные инструменты работы ними. | Цель: изучить/повторить наиболее изветсные дискретные модели, которые используются на практике, и освоить програмные инструменты работы ними. | ||
| − | == Лекции по | + | == Лекции по курсу == |
Версия 11:36, 5 февраля 2021
Курс по магистерской программе Дискретные структуры и алгоритмы.
Чтение курса обеспечивается кафедрой математической кибернетики, лекторы — м.н.с. Бухман Антон Владимирович.
Цель курса
Цель: изучить/повторить наиболее изветсные дискретные модели, которые используются на практике, и освоить програмные инструменты работы ними.
Лекции по курсу
Лекция 1. Регулярные выражения и обработка тескта.
Лекция 2. Преобразование Фурье в приложении к обработке аудио и видео сигналов.
Лекция 3. Sat-решатели и их приложения.
Лекция 4. Задачи машинного обучения. Классические модели Machine Learning.
Лекция 5. Нейронные сети и их применение к задачам ML.
Лекция 6. Final State Transducers и их применение к задачам распознавания звука.
Лекция 7. Лингвистические модели и задачи обработки текста.
Лекция 8. Скрытые Марковские модели и их приложения.
В рамках данного курса предусмотрено 7 практических заданий. Для получения зачёта необходимо сдать все 7 заданий. Приём заданий происходит на семинарах во время выступления студента.
