Практикум по дискретным структурам

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.