Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

Категория:Летняя практика

2015-05-30T10:07:33Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

Уважаемые студенты!

Вашему вниманию предлагаются варианты заданий на летнюю практику.

Категория:Летняя практика

2015-05-30T10:07:09Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

Уважаемые студенты!

Вашему вниманию предлагаются варианты заданий на летнюю практику.

[http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9A%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%8F:%D0%9B%D0%B5%D1%82%D0%BD%D1%8F%D1%8F_%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%BA%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0/%D0%9F%D0%BE_%D0%BE%D1%80%D0%B3%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%D0%BC/%D0%BA%D0%B0%D1%84%D0%B5%D0%B4%D1%80%D0%B0_%D0%9C%D0%9C%D0%A1%D0%90/%D0%A4%D0%9A%D0%9D/%D0%9D%D0%98%D0%A3_%D0%92%D0%A8%D0%AD&action=edit&redlink=1]

Шаблон:Карточка задания на летнюю практику

2015-05-30T10:03:25Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{| style="float: right; margin: 1em;"
!colspan="2"| 
|-
| '''Автор''' || [[{{ns:2}}:{{{mentor_login}}}|{{{mentor}}}]]<br/>[{{{hse_profile}}} Профиль на сайте ВШЭ]<br/>[mailto:{{{email}}} Электронная почта]
|-
| '''Организация''' || {{{organization}}}
|-
| '''Учебный год''' || {{{year}}}
|-
|colspan="2"| {{#if: {{{thesis}}} | По теме задания ''можно'' сделать курсовую в следующем году обучения}}
|}
{{ifdef|<includeonly>{{{categorize}}}</includeonly>|
{{#if: {{{is_archived|}}} | [[Category:Летняя практика/Архив]] |
[[Category:Летняя практика]]
[[Category:Летняя практика/По годам/{{{year}}}]]
}}
[[Category:Летняя практика/По менторам/{{{mentor_login}}}]]
[[Category:Летняя практика/По организациям/{{{organization}}}]]
}}
{{#if: {{{is_archived|}}} |
<table class="ambox ambox-speedy"><tr>
<td class="mbox-text"><span class="mbox-text-span">'''Внимание!''' Данное задание находится в архиве и реализовано не будет.</span></td>
</tr></table>
}}

Шаблон:Карточка задания на летнюю практику

2015-05-30T10:02:20Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{| style="float: right; margin: 1em;"
!colspan="2"| 
|-
| '''Автор''' || [[{{ns:2}}:{{{mentor_login}}}|{{{mentor}}}]]<br/>[{{{hse_profile}}} Профиль на сайте ВШЭ]<br/>[mailto:{{{email}}} Электронная почта]
|-
| '''Организация''' || {{{organization}}}
|-
| '''Учебный год''' || {{{year}}}
|-
|colspan="2"| {{#if: {{{thesis}}} | По теме задания ''можно'' сделать курсовую в следующем году обучения}}
|}
{{ifdef|<includeonly>{{{categorize}}}</includeonly>|
{{#if: {{{is_archived|}}} | [[Category:Летняя практика/Архив]] |
[[Category:Летняя практика]]
[[Category:Летняя практика/По годам/{{{year}}}]]
}}
[[Category:Летняя практика/По менторам/{{{mentor_login}}}]]
[[Category:Летняя практика/По организациям/{{{organization}}}]]
[[Category:Организации]]
}}
{{#if: {{{is_archived|}}} |
<table class="ambox ambox-speedy"><tr>
<td class="mbox-text"><span class="mbox-text-span">'''Внимание!''' Данное задание находится в архиве и реализовано не будет.</span></td>
</tr></table>
}}

Шаблон:Карточка задания на летнюю практику

2015-05-30T10:01:13Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{| style="float: right; margin: 1em;"
!colspan="2"| 
|-
| '''Автор''' || [[{{ns:2}}:{{{mentor_login}}}|{{{mentor}}}]]<br/>[{{{hse_profile}}} Профиль на сайте ВШЭ]<br/>[mailto:{{{email}}} Электронная почта]
|-
| '''Организация''' || {{{organization}}}
|-
| '''Учебный год''' || {{{year}}}
|-
|colspan="2"| {{#if: {{{thesis}}} | По теме задания ''можно'' сделать курсовую в следующем году обучения}}
|}
{{ifdef|<includeonly>{{{categorize}}}</includeonly>|
{{#if: {{{is_archived|}}} | [[Category:Летняя практика/Архив]] |
[[Category:Летняя практика]]
[[Category:Летняя практика/По годам/{{{year}}}]]
}}
[[Category:Летняя практика/По менторам/{{{mentor_login}}}]]
[[Category:Летняя практика/По организациям/{{{organization}}}]]
[[Category:Организации/{{{organization}}}]]
}}
{{#if: {{{is_archived|}}} |
<table class="ambox ambox-speedy"><tr>
<td class="mbox-text"><span class="mbox-text-span">'''Внимание!''' Данное задание находится в архиве и реализовано не будет.</span></td>
</tr></table>
}}

Категория:Летняя практика

2015-05-30T09:30:14Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница: «Уважаемые студенты! Вашему вниманию предлагаются варианты заданий на летнюю практику.»

Уважаемые студенты!

Вашему вниманию предлагаются варианты заданий на летнюю практику.

Обзор статей (летняя практика)

2015-05-30T09:28:57Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Обзор статей
|mentor=Дмитриев Михаил Геннадьевич
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра ММСА/ФКН/НИУ ВШЭ‏
|hse_profile=http://cs.hse.ru/mmsa
|email=mgdmitriev@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Найти статьи на темы и подготовить краткий обзор

1. Устойчивость по Ляпунову в непрерывных и дискретных системах. Приложения в задачах экономической динамики.
2. Теория сингулярных возмущений - способ исследования различных классов прикладных задач.
Cписок тем по практике проф.Дмитриева М.Г. для студ. 3-го курса
1. Коррекция решений многокритериальных задач с учетом возмущений.
2. Стабилизация нелинейных управляемых динамических систем на примерах задач динамики полета и экономической динамики.
3. Математическая модель «Власть-Общество-Экономика».

"

=== Какие начальные требования? ===
1. Знать статистику
2. Математику
3.Теорию вероятности

=== Какие будут использоваться технологии? ===

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
1.Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. – 488 с.
2. А.Б.Васильева, М.Г. Дмитриев. Сингулярные возмущения в задачах оптимального управления //Итоги науки и техники. Математический анализ, том 20. М.: ВИНИТИ, 1982. с.3-77.
3. Дмитриев М.Г., Курина Г.А. Сингулярные возмущения в задачах управления. Обзор 1982-2004 гг. // Автоматика и телемеханика, 2006, №1, стр.3-53.
4. Дмитриев М.Г., Ломазов В. Оценка чувствительности линейной свертки частных критериев при экспертном определении весовых коэффициентов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 1. С. 52-56.
5. Dmitriev M.G., Petrov A., Pavlov A. Nonstationary Fronts in the Singularly Perturbed “Power-Society Model” // Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013. P. 1-8.
6. Дмитриев М.Г., Макаров Д.А. Построение линейного регулятора с помощью разделе-ния движений //Информационные технологии и вычислительные системы. 2012. №4. С. 3-12
7. Дмитриев М.Г. Приближенное решение оптимизационной задачи для линейной свертки многих критериев на основе метода малого параметра. Электронный -журнал ""Технологии техносферной безопасности"" Выпуск №3(31) - июнь 2010 г. http://ipb.mos.ru/ttb/2010-3/2010-3.html

Обзор статей (летняя практика)

2015-05-30T09:28:29Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Обзор статей
|mentor=Дмитриев Михаил Геннадьевич
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=ММСА/ФКН/НИУ ВШЭ‏
|hse_profile=http://cs.hse.ru/mmsa
|email=mgdmitriev@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Найти статьи на темы и подготовить краткий обзор

1. Устойчивость по Ляпунову в непрерывных и дискретных системах. Приложения в задачах экономической динамики.
2. Теория сингулярных возмущений - способ исследования различных классов прикладных задач.
Cписок тем по практике проф.Дмитриева М.Г. для студ. 3-го курса
1. Коррекция решений многокритериальных задач с учетом возмущений.
2. Стабилизация нелинейных управляемых динамических систем на примерах задач динамики полета и экономической динамики.
3. Математическая модель «Власть-Общество-Экономика».

"

=== Какие начальные требования? ===
1. Знать статистику
2. Математику
3.Теорию вероятности

=== Какие будут использоваться технологии? ===

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
1.Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. – 488 с.
2. А.Б.Васильева, М.Г. Дмитриев. Сингулярные возмущения в задачах оптимального управления //Итоги науки и техники. Математический анализ, том 20. М.: ВИНИТИ, 1982. с.3-77.
3. Дмитриев М.Г., Курина Г.А. Сингулярные возмущения в задачах управления. Обзор 1982-2004 гг. // Автоматика и телемеханика, 2006, №1, стр.3-53.
4. Дмитриев М.Г., Ломазов В. Оценка чувствительности линейной свертки частных критериев при экспертном определении весовых коэффициентов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 1. С. 52-56.
5. Dmitriev M.G., Petrov A., Pavlov A. Nonstationary Fronts in the Singularly Perturbed “Power-Society Model” // Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013. P. 1-8.
6. Дмитриев М.Г., Макаров Д.А. Построение линейного регулятора с помощью разделе-ния движений //Информационные технологии и вычислительные системы. 2012. №4. С. 3-12
7. Дмитриев М.Г. Приближенное решение оптимизационной задачи для линейной свертки многих критериев на основе метода малого параметра. Электронный -журнал ""Технологии техносферной безопасности"" Выпуск №3(31) - июнь 2010 г. http://ipb.mos.ru/ttb/2010-3/2010-3.html

Алгоритм перераспределения на основе алгоритма Hedge (летняя практика)

2015-05-30T09:27:36Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Алгоритм перераспределения на основе алгоритма Hedge
|mentor=Вьюгин Владимир Вячеславович
|mentor_login={{URLENCODE:Katya|WIKI}}
|organization=кафедра ТМСС/ФКН/НИУ ВШЭ
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/67146545
|email=vvvyugin@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
'''Постановка задачи'''
У вас есть определенная сумма денег и вы хотите заработать на вложении их в акции различных предприятий. Применяется естественная стратегия. В начале периода вы покупаете некоторое количество акций, а в конце периода их продаете. Разница в цене определяет ваш доход или убыток. В связи с тем, что некоторые из купленных вами акций растут в цене, а другие убывают, имеет смысл время от времени перераспределять вложенные средства от убыточных акций к прибыльным. Например, если вы используете почасовые данные, это можно делать в конце недели. Вектор пропорций вложения по акциям называется портфелем финансовых инструментов.

'''Исходные данные'''
Загрузить временные ряды цен нескольких акций (отечественных или зарубежных) из вебсайта www.finam.ru (на сайте www.finam.ru имеется возможность загрузить исторические данные цен по минутам, часам, дням в течении года или более, см экспорт данных). Рекомендуется загрузить почасовые данные. Использовать цену закрытия (из файла www.finam.ru). Возможны и другие варианты выбора данных. Для демонстрации работа алгоритма интересно выбрать как растущие так и падающие акции, а также акции с переменной динамикой.

'''Метод решения'''
Для формирования портфеля можно использовать алгоритм оптимального перераспределенния доходов (потерь) Hedge, который на каждом шаге своей работы определяет веса "экспертных стратегий".
Изучить алгоритм Hedge Фройнда и Шапире (см. раздел 4.2 с.213-218 книги [1]. Оригинальный вариант см. в статье авторов [2]). Сформулировать это алгоритм в терминах выигрышей (в оригинале он сформулирован для потерь).

'''Компьютерная реализация'''
Составить алгоритм перераспределения на основе алгоритма Hedge и написать (простую) программу для перераспределения средств, вложенных в акции, в зависимости от их доходности. Предварительно откалибровать цены так, чтобы они находились в единичном интервале. Переформулировать алгоритм Hedge для случая выигрышей. Основной параметр алгоритма Hedge -- параметр обучения (learning rate). Результаты работы алгоритма очень чувствительны к его значениям; будут трудности с его подбором.

'''Представление результатов'''
Представить разработанный алгоритм и текст компьтерной программы. Численные результаты работы можно представить в виде таблиц, которые сравнивают доходность различных стратегий (равномерно распределить средства и больше не прераспределять их, вложить все средства в одну акцию и продать в конце периода, динамически перераспределять средства с помощью алгоритма Hedge). Представить доходность всех стратегий на одном графике. Представить как можно больше промежуточных результатов

'''Другие алгоритмы формирования портфеля'''
Имеется огромный массив литературы на эту тему. Например, широко известен универсальный портфель Ковера (см. [1], раздел 5.8 с.290, там же ссылки на литературу). Однако его реализация в виде компьютерной программы довольно трудна и требует поиска и изучения соответствующих статей (см. например [4]).

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===

'''Основная литература'''

1. Вьюгин В.В.. Математические основы машинного обучения и прогнозирования – М.: МЦНМО, 2013. http://iitp.ru/upload/publications/6815/vyugin1.pdf

'''Дополнительная литература'''

2. Yoav Freund and Robert E. Schapire, A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting // Journal of Computer and System Sciences 55 p.119--139 (1997)
http://www.face-rec.org/algorithms/Boosting-Ensemble/decision-theoretic_generalization.pdf

3. T. Cover, E. Ordentlich. Universal portfolio with side information // IEEE Transaction on Information Theory – 1996. – V. 42. – P. 348–363.

4. Allan Borodin, Ran El-Yaniv, Vincent Gogan, Can We Learn to Beat the Best Stock // Journal of Artificial Intelligence Research 21 (2004) 579-594
http://arxiv.org/pdf/1107.0036.pdf

Шаблон:Карточка задания на летнюю практику

2015-05-30T08:50:21Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

Визуализация рок-кривой (летняя практика)

2015-05-30T08:49:44Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Визуализация ROC-кривой
|mentor=Рогожников Алексей Михайлович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Лаборатория методов анализа больших данных (LAMBDA
|hse_profile=-
|email=-
|thesis=
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
1. визуализация рок-кривой (движение распределений -> изменение рок-кривой, это просто)

2. логистическая регрессия и линейный SVM - для них надо как минимум двумерную визуализацию решающего правила (с возможностью мышкой двигать правило), + надо иметь возможность переключаться в 3d-режим, чтобы по оси z была функция потерь плюс стохастическое обучение - надо это проиллюстрировать. Вот этот пункт - это очень полноценная работа, довольно важная, я подобного в сети не нашел.

3. итеративное построение дерева с разными критериями разбиения

=== Какие начальные требования? ===
Иметь представление о 2d/3d визуализации. Приветствуется владение джаваскриптом.

Изначального понимания визуализируемых алгоритмов не ожидается, однако с ними обязательно потребуется познакомиться.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
1. html + javascript,
2. фреймворк для визуализации (например, d3.js)

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Необходимо прочитать про указанные алгоритмы машинного обучения. Например, на machinelearning.ru или из лекций: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций%2C_К.В.Воронцов) или из любого другого источника.

Визуализация рок-кривой (летняя практика)

2015-05-30T08:48:56Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Визуализация ROC-кривой
|mentor=Рогожников Алексей Михайлович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Лаборатория методов анализа больших данных (Lambda)
|hse_profile=-
|email=-
|thesis=
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
1. визуализация рок-кривой (движение распределений -> изменение рок-кривой, это просто)

2. логистическая регрессия и линейный SVM - для них надо как минимум двумерную визуализацию решающего правила (с возможностью мышкой двигать правило), + надо иметь возможность переключаться в 3d-режим, чтобы по оси z была функция потерь плюс стохастическое обучение - надо это проиллюстрировать. Вот этот пункт - это очень полноценная работа, довольно важная, я подобного в сети не нашел.

3. итеративное построение дерева с разными критериями разбиения

=== Какие начальные требования? ===
Иметь представление о 2d/3d визуализации. Приветствуется владение джаваскриптом.

Изначального понимания визуализируемых алгоритмов не ожидается, однако с ними обязательно потребуется познакомиться.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
1. html + javascript,
2. фреймворк для визуализации (например, d3.js)

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Необходимо прочитать про указанные алгоритмы машинного обучения. Например, на machinelearning.ru или из лекций: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций%2C_К.В.Воронцов) или из любого другого источника.

Визуализация рок-кривой (летняя практика)

2015-05-29T21:07:37Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Визуализация рок-кривой
|mentor=Рогожников Алексей Михайлович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=LAMBDA
|hse_profile=-
|email=-
|thesis=
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
1. визуализация рок-кривой (движение распределений -> изменение рок-кривой, это просто)
2. логистическая регрессия и линейный SVM - для них надо как минимум двумерную визуализацию решающего правила (с возможностью мышкой двигать правило), + надо иметь возможность переключаться в 3d-режим, чтобы по оси z была функция потерь.
ну и плюс стохастическое обучение - надо это проиллюстрировать. Вот этот пункт - это очень полноценная работа, довольно важная, я подобного в сети не нашел.
2. итеративное построение дерева с разными критериями разбиения

=== Какие начальные требования? ===
Иметь представление о 2d/3d визуализации. Приветствуется владение джаваскриптом.

Изначального понимания визуализируемых алгоритмов не ожидается, однако с ними обязательно потребуется познакомиться.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
1. html + javascript,
2. фреймворк для визуализации (например, d3.js)

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Необходимо прочитать про указанные алгоритмы машинного обучения. Например, на machinelearning.ru или из лекций: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Машинное_обучение_(курс_лекций%2C_К.В.Воронцов) или из любого другого источника.

Поиск распадов редких частиц в данных Большого адронного коллайдера с помощью различных методов машинного обучения (летняя практика)

2015-05-29T21:05:27Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Поиск распадов редких частиц в данных Большого адронного коллайдера с помощью различных методов машинного обучения
|mentor=Деркач Денис Александрович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Lambda
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/148813333
|email=dderkach@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Поиск распадов редких частиц в данных Большого адронного коллайдера с помощью различных методов машинного обучения.

=== Какие начальные требования? ===
Необходимо знать Python, желатально SciPy и NumPy.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
REP https://github.com/yandex/rep с примением https://github.com/dmlc/xgboost и http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier.html

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===

Комбинация результатов измерений Большого адронного коллайдера с помощью метода Байеса (летняя практика)

2015-05-29T21:03:48Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Комбинация результатов измерений Большого адронного коллайдера с помощью метода Байеса
|mentor=Деркач Денис Александрович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Lambda
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/148813333
|email=dderkach@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Используя Байесовский статистический вывод, скомбинировать результаты нескольких измерений на Большом адронном коллайдере. Сделать вывод о согласии эксперимента с предсказанием модели. Для интегрирования распределений использовать метод Монте Карло с цепями Маркова.

=== Какие начальные требования? ===
Знание C++, английского языка. Базовые знания матанализа. Желательно знакомство с цепями Маркова для Монте-Карло.
Желательно знакомство с элементами теории вероятностей.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Программные пакеты:
Желательно знакомство с ROOT https://root.cern.ch/drupal/
Знакомство с Bayesian Analysis Toolkit:
https://www.mppmu.mpg.de/bat/

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Часть уравнений и результатов можно увидеть здесь

http://arxiv.org/pdf/1305.2050v3.pdf

Подготовка презентаций по онлайн курсу, посвященному анализу социальных сетей (летняя практика)

2015-05-24T18:52:29Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Подготовка презентаций по онлайн курсу, посвященному анализу социальных сетей
|mentor=Макаров Илья Андреевич
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Департамент анализа данных и искусственного интеллекта
|hse_profile=http://www.hse.ru/staff/iamakarov
|email=iamakarov@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Помощь в подготовке презентаций по онлайн курсу, посвященному анализу социальных сетей для портала Coursera.org.

=== Какие начальные требования? ===
Навыки работы в MS Office. Желательны опыт программирования на R или Python, желание обучаться анализу социальных сетей.

Результаты практики могут быть основой для будущей курсовой или дипломной работы.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
PowerPoint, R, Python

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Поиск примеров и источников.

Построение траектории объекта в двумерном пространстве с использованием фильтра Калмана (летняя практика)

2015-05-24T18:50:02Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=построение траектории объекта в двумерном пространстве с использованием фильтра Калмана
|mentor=Яковлев Константин Сергеевич
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Базовая кафедра ИСА РАН на ФКН
|hse_profile=http://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks
|email=kyakovlev@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Программно реализовать построение траектории объекта в двумерном пространстве с использованием фильтра Калмана по заданным измерениям растояний ультразвукового датчика.

=== Какие начальные требования? ===
Знание языков программирования C/C++.
Математическая база (мат. анализ, дифф. ур-ия).
(Не обязательно) Знание ОС Linux, способов сборки программ (CMake) или желание все это изучить.
(Не обязательно) Знание английского на уровне чтения документации.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Набор компиляторов gcc-4.7+.

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева: Учебное пособие
Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox. Probablistic Robotics.

Реализация популярных матричных фильтров изображений (летняя практика)

2015-05-24T18:47:03Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Реализация популярных матричных фильтров изображений
|mentor=Яковлев Константин Сергеевич
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Базовая кафедра ИСА РАН на ФКН
|hse_profile=http://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks
|email=kyakovlev@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Программно реализовать наиболее популярные матричные фильтры изображений с помощью свободной библиотеки компьютерного зрения OpenCV.

=== Какие начальные требования? ===
Знание языков программирования C/C++.
Быть готовым изучить библиотеку OpenCV.
Знать или быть готовым изучить популярные форматы изображений (JPEG, BMP и т.д.)
(Не обязательно) Знание ОС Linux, способов сборки программ (CMake) или желание все это изучить.
(Не обязательно) Знание английского на уровне чтения документации.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Свободная библиотека OpenCV, набор компиляторов gcc-4.7+.

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Е. Никулин, “Компьютерная геометрия и алгоритмы машинной графики”
Документация OpenCV (http://docs.opencv.org/master/).

Обзор статей (летняя практика)

2015-05-24T18:44:54Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Обзор статей
|mentor=Дмитриев Михаил Геннадьевич
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=НИУ ВШЭ,ФКН,кафедра ММСА
|hse_profile=http://cs.hse.ru/mmsa
|email=mgdmitriev@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Найти статьи на темы и подготовить краткий обзор

1. Устойчивость по Ляпунову в непрерывных и дискретных системах. Приложения в задачах экономической динамики.
2. Теория сингулярных возмущений - способ исследования различных классов прикладных задач.
Cписок тем по практике проф.Дмитриева М.Г. для студ. 3-го курса
1. Коррекция решений многокритериальных задач с учетом возмущений.
2. Стабилизация нелинейных управляемых динамических систем на примерах задач динамики полета и экономической динамики.
3. Математическая модель «Власть-Общество-Экономика».

"

=== Какие начальные требования? ===
1. Знать статистику
2. Математику
3.Теорию вероятности

=== Какие будут использоваться технологии? ===

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
1.Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981. – 488 с.
2. А.Б.Васильева, М.Г. Дмитриев. Сингулярные возмущения в задачах оптимального управления //Итоги науки и техники. Математический анализ, том 20. М.: ВИНИТИ, 1982. с.3-77.
3. Дмитриев М.Г., Курина Г.А. Сингулярные возмущения в задачах управления. Обзор 1982-2004 гг. // Автоматика и телемеханика, 2006, №1, стр.3-53.
4. Дмитриев М.Г., Ломазов В. Оценка чувствительности линейной свертки частных критериев при экспертном определении весовых коэффициентов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2014. № 1. С. 52-56.
5. Dmitriev M.G., Petrov A., Pavlov A. Nonstationary Fronts in the Singularly Perturbed “Power-Society Model” // Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013. P. 1-8.
6. Дмитриев М.Г., Макаров Д.А. Построение линейного регулятора с помощью разделе-ния движений //Информационные технологии и вычислительные системы. 2012. №4. С. 3-12
7. Дмитриев М.Г. Приближенное решение оптимизационной задачи для линейной свертки многих критериев на основе метода малого параметра. Электронный -журнал ""Технологии техносферной безопасности"" Выпуск №3(31) - июнь 2010 г. http://ipb.mos.ru/ttb/2010-3/2010-3.html

Реализация алгоритм планирования поведения в условиях коллективного взаимодействия (летняя практика)

2015-05-24T18:41:18Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Реализация алгоритм планирования поведения в условиях коллективного взаимодействия
|mentor=Яковлев Константин Сергеевич
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Базовая кафедра ИСА РАН на ФКН
|hse_profile=http://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks
|email=kyakovlev@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Реализовать алгоритм планирования поведения в условиях коллективного взаимодействия

=== Какие начальные требования? ===
Знание Java и/или Python

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Научные пакеты для Python и/или Java: numpy, matplotlib, scikit, Weka, web-пакеты для Python и/или Java (Django, Wicket).

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Психологическая теория деятельности (Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность), статьи по распределению ролей в коалициях (Shehory O., Kraus S. Methods for task allocation via agent coalition formation // Artif. Intell. 1998. Т. 101. С. 165–200.).

Реализация web и/или desktop демонстраций работы алгоритмов планирования поведения человека (летняя практика)

2015-05-24T18:39:34Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Реализация web и/или desktop демонстраций работы алгоритмов планирования поведения человека
|mentor=Яковлев Константин Сергеевич
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=Базовая кафедра ИСА РАН на ФКН
|hse_profile=http://www.hse.ru/staff/yakovlev-ks
|email=kyakovlev@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
реализация web и/или desktop демонстраций работы алгоритмов планирования поведения человека на основе нейросетевых подходов и психологических теорий на примере работы коалиции квадрокоптеров.

=== Какие начальные требования? ===
Знание Java и/или Python, пригодится опыт работы с нейроcетями.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Научные пакеты для Python и/или Java: numpy, matplotlib, scikit, Weka, web-пакеты для Python и/или Java (Django, Wicket).

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Психологическая теория деятельности (Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность), статьи по современными биологически правдподобным нейросетям (George D., Hawkins J. Towards a mathematical theory of cortical micro-circuits. // PLoS Comput. Biol. 2009. Т. 5. № 10. С. 1–26; Rawlinson D., Kowadlo G. Generating adaptive behaviour within a memory-prediction framework // PLoS One. 2012. Т. 7. № 1. С. e29264.)

Формирование портфеля акций (летняя практика)

2015-05-24T18:37:58Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Формирование портфеля акций
|mentor=Вьюгин Владимир Вячеславович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра ТМСС/ФКН/НИУ ВШЭ
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/67146545
|email=vvvyugin@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Постановка задачи.
У вас есть определенная сумма денег и вы хотите заработать на вложении их в акции различных предприятий. Применяется естественная стратегия. В начале периода вы покупаете некоторое количество акций, а в конце периода их продаете. Разница в цене определяет ваш доход или убыток. В связи с тем, что некоторые из купленных вами акций растут в цене, а другие убывают, имеет смысл время от времени перераспределять вложенные средства от убыточных акций к прибыльным. Например, если вы используете почасовые данные, это можно делать в конце недели. Вектор пропорций вложения по акциям называется портфелем финансовых инструментов.

=== Какие начальные требования? ===
Исходные данные.
Загрузить временные ряды цен нескольких акций (отечественных или
зарубежных) из вебсайта www.finam.ru (на сайте www.finam.ru имеется
возможность загрузить исторические данные цен по минутам, часам, дням в течении года или более, см экспорт данных).
Рекомендуется загрузить почасовые данные. Использовать цену закрытия (из файла www.finam.ru). Возможны и другие варианты выбора данных.
Для демонстрации работа алгоритма интересно выбрать как растущие так и
падающие акции, а также акции с переменной динамикой.
Метод решения.
Для формирования портфеля можно использовать алгоритм оптимального
перераспределенния доходов (потерь) Hedge, который на каждом шаге своей
работы определяет веса ""экспертных стратегий"".
Изучить алгоритм Hedge Фройнда и Шапире (см. раздел 4.2 с.213-218
книги [1]. Оригинальный вариант см. в статье авторов [2]). Сформулировать
это алгоритм в терминах выигрышей (в оригинале он сформулирован для потерь).

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Компьютерная реализация.
Составить алгоритм перераспределения на основе алгоритма Hedge и написать
(простую) программу для перераспределения средств, вложенных в акции, в
зависимости от их доходности. Предварительно откалибровать цены так, чтобы они находились в единичном интервале.
Переформулировать алгоритм Hedge для случая выигрышей.
Основной параметр алгоритма Hedge -- параметр обучения (learning rate).
Результаты работы алгоритма очень чувствительны к его значениям; будут
трудности с его подбором.
Представление результатов.
Представить разработанный алгоритм и текст компьтерной программы.
Численные результаты работы можно представить в виде таблиц, которые сравнивают
доходность различных стратегий (равномерно распределить средства и больше не прераспределять их, вложить все средства в одну акцию и продать в конце периода, динамически перераспределять средства с помощью алгоритма Hedge). Представить доходность всех стратегий на одном графике. Представить как можно больше промежуточных результатов

Другие алгоритмы формирования портфеля.
Имеется огромный массив литературы на эту тему.
Например, широко известен универсальный портфель Ковера (см. [1], раздел 5.8 с.290,
там же ссылки на литературу). Однако его реализация в виде компьютерной программы
довольно трудна и требует поиска и изучения соответствующих статей (см. например [4]).

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
Основная литература

1. Вьюгин В.В.. Математические основы машинного обучения и прогнозирования – М.: МЦНМО, 2013.
http://iitp.ru/upload/publications/6815/vyugin1.pdf

Дополнительная литература

2. Yoav Freund and Robert E. Schapire, A Decision-Theoretic Generalization
of On-Line Learning and an Application to Boosting //
Journal of Computer and System Sciences 55 p.119--139 (1997)
http://www.face-rec.org/algorithms/Boosting-Ensemble/decision-theoretic_generalization.pdf

3. T. Cover, E. Ordentlich. Universal portfolio with side information
// IEEE Transaction on Information Theory – 1996. – V. 42. – P. 348–363.

4. Allan Borodin, Ran El-Yaniv, Vincent Gogan,
Can We Learn to Beat the Best Stock // Journal of Artificial Intelligence Research 21
(2004) 579-594
http://arxiv.org/pdf/1107.0036.pdf

Разработка и реализация процедуры выявления похожих строк (летняя практика)

2015-05-24T18:35:30Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Разработка и реализация процедуры выявления похожих строк
|mentor=Хорошевский Владимир Федорович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра ММСА/ФКН/НИУ ВШЭ
|hse_profile=http://cs.hse.ru/mmsa/persons
|email=vkhoroshevsky@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Разработка и реализация процедуры выявления похожих строк.
Исходные данные:
Текстовый файл, каждая строка которого содержит ФИО человека в следующем формате:
Фамилия + пробел + Инициал1 + точка + Инициал2 + точка

Примечания:
1) фрагмент Инициал2 + точка может отсутствовать.
2) В исходном файле могут быть одинаковые строки

Результат работы процедуры:
Текстовый файл, строки которого те же, что и у входного файла, но все они упорядочены по убыванию степени похожести.

=== Какие начальные требования? ===
Рекомендуемый план исследования:
1) Изучение методов нечеткого сравнения строк.
2) Изучение различных метрик для выявления похожих строк, включая (как минимум)
- косинусное расстояние,
- расстояние Левенштейна,
- расстояние Жаккарда.
3) Выбор 2-х метрик, наиболее подходящих для решения поставленной задачи.
4) Реализация процедур нечеткого сравнения строк для 2-х выбранных метрик.
5) Сравнение полученных результатов.
6) Подготовка отчета, где будут представлены
- Постановка задачи.
- Теоретическая часть (методы и метрики нечеткого сравнения строк).
- Практическая часть (спецификация реализованных алгоритмов).
- Экспериментальная часть (сравнение результатов).
- Заключение (выводы и рекомендации по использованию разработанных процедур).

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Процедура должна быть реализована на языке Java или C++

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===

Разработка и реализация процедуры визуализации графов (летняя практика)

2015-05-24T18:35:07Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Разработка и реализация процедуры визуализации графов
|mentor=Хорошевский Владимир Федорович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра ММСА/ФКН/НИУ ВШЭ
|hse_profile=http://cs.hse.ru/mmsa/persons
|email=vkhoroshevsky@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Разработка и реализация процедуры визуализации графов.

Исходные данные:
Матрица смежности узлов графа, столбцы и строки которой специфицируют названия узлов, а элементы матрицы имеют значения «0» (узлы не связаны) или «1» (узлы связаны).

Результат работы процедуры:
Графическое представление сети, соответствующей исходному графу.

=== Какие начальные требования? ===
Процедура должна быть реализована на языке Java или C++

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Рекомендуемый план исследования:
1) Знакомство с методами и средствами визуализации графов.
2) Знакомство с открытыми библиотеками графики.
3) Реализация процедуры визуализации графов.
4) Подготовка отчета, где будут представлены
- Постановка задачи.
- Теоретическая часть (сравнение методов и средств визуализации графов).
- Практическая часть (спецификация реализованных алгоритмов визуализации).
- Экспериментальная часть (тестирование визуализатора на конкретных примерах).
- Заключение (выводы и рекомендации по использованию разработанных алгоритмов).

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===

Разработка и реализация процедуры выявления похожих строк (летняя практика)

2015-05-24T18:32:19Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Разработка и реализация процедуры выявления похожих строк
|mentor=Хорошевский Владимир Федорович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра ММСА/ФКН/НИУ ВШЭ
|hse_profile=http://cs.hse.ru/mmsa/persons
|email=vkhoroshevsky@hse.ru
|thesis=
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Разработка и реализация процедуры выявления похожих строк.
Исходные данные:
Текстовый файл, каждая строка которого содержит ФИО человека в следующем формате:
Фамилия + пробел + Инициал1 + точка + Инициал2 + точка

Примечания:
1) фрагмент Инициал2 + точка может отсутствовать.
2) В исходном файле могут быть одинаковые строки

Результат работы процедуры:
Текстовый файл, строки которого те же, что и у входного файла, но все они упорядочены по убыванию степени похожести.

=== Какие начальные требования? ===
Рекомендуемый план исследования:
1) Изучение методов нечеткого сравнения строк.
2) Изучение различных метрик для выявления похожих строк, включая (как минимум)
- косинусное расстояние,
- расстояние Левенштейна,
- расстояние Жаккарда.
3) Выбор 2-х метрик, наиболее подходящих для решения поставленной задачи.
4) Реализация процедур нечеткого сравнения строк для 2-х выбранных метрик.
5) Сравнение полученных результатов.
6) Подготовка отчета, где будут представлены
- Постановка задачи.
- Теоретическая часть (методы и метрики нечеткого сравнения строк).
- Практическая часть (спецификация реализованных алгоритмов).
- Экспериментальная часть (сравнение результатов).
- Заключение (выводы и рекомендации по использованию разработанных процедур).

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Процедура должна быть реализована на языке Java или C++

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===

Разработка и реализация процедуры записей формата библиометрических БД в формат XML (летняя практика)

2015-05-24T18:30:26Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Разработка и реализация процедуры записей формата библиометрических БД в формат XML
|mentor=Хорошевский Владимир Федорович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра ММСА/ФКН/НИУ ВШЭ
|hse_profile=http://cs.hse.ru/mmsa/persons
|email=vkhoroshevsky@hse.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Разработка и реализация процедуры записей формата библиометрических БД Web of Science (или по выбору студента БД SCOPUS) в формат XML
Результат работы процедуры:
Файл в формате XML, тэги которого специфицируют отдельные записи и поля исходной записи.
Текстовый файл, содержащий множество записей, каждая из которых специфицирует «карточку» научной статьи в формате Web of Science (или SCOPUS).

=== Какие начальные требования? ===

=== Какие будут использоваться технологии? ===
"Процедура должна быть реализована на языке Java или C++
Рекомендуемый план исследования:
1) Знакомство с форматами записей библиометрических БД Web of Science (или по выбору студента БД SCOPUS).
2) Знакомство с языком XML.
3) Реализация конвертора записей БД Web of Science (или по выбору студента БД SCOPUS) в XML.
4) Подготовка отчета, где будут представлены
- Постановка задачи.
- Теоретическая часть (представление данных в библиометрических БД Web of Science (или по выбору студента БД SCOPUS) и в языке XML).
- Практическая часть (спецификация реализованных алгоритмов конвертирования).
- Экспериментальная часть (анализ результатов).
- Заключение (выводы и рекомендации по использованию разработанных процедур).
"

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===

Анализ влияния весовой функции на мощность критериев согласия по отношению к конкретным альтернативам (летняя практика)

2015-05-24T18:23:42Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Анализ влияния весовой функции на мощность критериев согласия по отношению к конкретным альтернативам
|mentor=Мартынов Геннадий Владимирович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=ИППИ лаб.№1
|hse_profile=http://www.hse.ru/data/2012/11/10/1252055661/CV_%20Martynov_oct'12.pdf
|email=-
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
Требуется произвести сравнение эффективности некоторых статистических критериев согласия при различных фиксированных альтернативных функциях распределения. Для критериев согласия Колмогорова-Смирнова и критерия интегрального типа Крамера-Мизеса исследовать влияние весовых функций на изменение чувствительности упомянутых статистик к различным частям

=== Какие начальные требования? ===
Желательны начальные знания в теории вероятностей и математической статистике. Предполагается использовать в работе МАТЛАБ.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Предполагается, что результаты будут получены с помощью статистического моделирования с использованием МАТЛАБ’а

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
1. Мартынов Г.В. Критерии омега-квадрат. 1979, ""Наука"", Москва, 80 стр.

2. Martynov, G. A Cram\’ er-von Mises test for Gaussian processes. {\it Mathematical Statistics and Limit Theorems: Festschrift in Honor of Paul Deheuvels}, Springer, 2015, 209-229.

Метод Монте-Карло для генерации случайных выборок точек на поверхностях (летняя практика)

2015-05-24T18:16:21Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Метод Монте-Карло для генерации случайных выборок точек на поверхностях
|mentor=Янович Юрий Александрович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра технологий моделирования сложных систем, ИППИ РАН
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/134005657
|email=yanovich.yury@ya.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
На основе метода выборки с отклонением сформулировать алгоритм Монте-Карло генерации случайных выборок из заданного на поверхности распределения, по другому заданному генератору точек на поверхности. Реализовать предложенный алгоритм для нескольких примеров поверхностей и продемонстрировать его работу. Предложить и реализовать тест для проверки гипотезы о совпадении распределения с заданным. Продемонстрировать работу и выборочно оценить мощность критерия на нескольких примерах.

=== Какие начальные требования? ===
базовое знание теории вероятностей и математической статистики, начальное знание программирования (желательно знакомство с Matlab или Python)

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Matlab или Python

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
C.M. Bishop.: Pattern Recognition and Machine Learning. Heidelberg, Springer (2007)
К.В. Воронцов: Машинное обучение (курс лекций, 2015)

Распознование рукописных цифр на примере выборки MNIST (летняя практика)

2015-05-24T18:14:03Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°: Новая страница, с помощью формы Новое_задание_на_летнюю_практику

{{Карточка_задания_на_летнюю_практику
|name=Распознование рукописных цифр на примере выборки MNIST
|mentor=Янович Юрий Александрович
|mentor_login={{URLENCODE:Старчикова Ольга|WIKI}}
|organization=кафедра технологий моделирования сложных систем, ИППИ РАН
|hse_profile=http://www.hse.ru/org/persons/134005657
|email=yanovich.yury@ya.ru
|thesis=on
|year=2015
|categorize=yes
}}

=== Задание ===
В работе предполагается применить стандартные алгоритмы классификации (методы ближайших соседей, байессовский классификатор, метод опорных векторов, решающие деревья и другие) для распознования рукописных цифр на примере популярной и общедоступной выборки данных MNIST ( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ). Также, применить методы нормализации данных (например, выравнивания угла изображения) и генерации признаков (например, метод главных компонент и графово-топологические) для улучшения качества классификации.

=== Какие начальные требования? ===
Начальные навыки программирования, желательно знакомство с Matlab или Python

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Matlab или Python

=== Какая дополнительная литература понадобится? ===
C.M. Bishop: Pattern Recognition and Machine Learning. Heidelberg, Springer (2007)
К.В.Воронцов: Машинное обучение (курс лекций, 2015)
Rafael M. O. Cruz et al.: Handwritten Digit Recognition Using Multiple Feature Extraction Techniques and Classifier Ensemble (2010)

Android-игра 2 (проект)

2015-01-21T17:34:52Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Android-игра
|mentor=Дмитрий Галенко
|mentor_login={{URLENCODE:Dmitrygalenko|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
|is_archived=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Результатом данного проекта будет простая 2D игра для Android, в которую будет интересно играть, она будет иметь полноценный и законченный вид и работать на телефоне или планшете.

=== Чему вы научитесь? ===
Выполнение простого проекта от задумки до, возможно, релиза (например, в Google Play).

Практическим навыкам C++ (и, возможно, немного Java).

Программирование для платформы Android.

=== Какие начальные требования? ===
Понимание основ C++.

Наличие устройств на ОС Android (желательно версии 2.3 и выше).

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Программирование будет на C++, с минимальным количеством Java.

Будет использоваться Android SDK + NDK.

OpenGL.

=== Темы вводных занятий ===
Ведение брейн-шторма по идее игры.

Рассказ о том как игры создаются в ZeptoLab.

Обзор основных технологий для программирования на Android.

Все это - в течение 1-2 занятий.

=== Направления развития ===
Развитие пользовательского интерфейса.

Улучшение графики, создание интересных эффектов.

Создание противника с использованием искусственного интеллекта.

=== Критерии оценки ===
4-5 баллов: написан код игры на C++ с использованием Android SDK + NDK, игра запускается на как минимум одном устройстве, нет явных ошибок.

6-7 баллов: игра выглядит законченно, она запускается на многих устройствах примерно одинаково хорошо, интерфейс игры понятен, графическое исполнение и геймплей интересны пользователю.

7-10 баллов: игра поддерживается большим числом устройств, используются графические эффекты, есть возможность играть против искусственного интеллекта.

Android-игра (проект)

2015-01-21T17:18:38Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Android-игра
|mentor=Корсун Виктор
|mentor_login={{URLENCODE:Viktork|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=on
|categorize=yes
|is_archived=yes
|is_remote=
}}

=== Что это за проект? ===
В результате работы будет разработана мобильная игра. Какая? Решать только вам!

Точно известно, что это будет android-приложение, запускающееся на широком спектре устройств.

=== Чему вы научитесь? ===
* работать с графикой
* проектировать архитектуру приложения
* планировать свою работу
* проводить брейнштормы

=== Какие начальные требования? ===
Для успешного выполнения проекта студент должен иметь или получить следующие навыки:
* знание C++
* работа с OpenGL
* работа с аппаратной частью мобильного устройства
* создание универсальных приложений

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* С++
* OpenGL
* Android SDK, NDK
* git

=== Темы вводных занятий ===
Будет проведено 2 вводных занятия, на которых будет рассказываться о процессе разработки игр в Зептолаб.
По окончании двух занятий мы будем иметь оформленный концепт приложения и план дальнейшей работы над проектом.

=== Направления развития ===
Проект можно будет развивать по следующим направлениям:
# разработка стратегии завоевания популярности
# тестирование и повышение качества
# подключение качественных графических и звуковых ресурсов

=== Критерии оценки ===
* 4-5 - работоспособное приложение, с минимум 3 экранами: меню, игра, результат
* 6-7 - аналогично пред., не привязанное к FPS, разрешению экрана и соотношению сторон
* 8-10 - аналогично пред., с хорошей архитектурой и без критических ошибок

Участник:Андрей Шулятьев

2015-01-19T19:12:53Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

[[Файл:Andrey_shulyatyev_photo.jpg|200px]]<br />
Инженер по разработке ПО в Московском офисе Google, команда качества поиска.<br />
allafterall@gmail.com<br />
+7-926-581-15-97<br />

Участник:Sandello

2015-01-19T19:11:57Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

[[Файл:Ivan puzyrevskiy.jpg|500px|центр]]

== Пузыревский Иван Витальевич ==

Всем привет!

Я учился на механико-математическом факультете МГУ, окончил в 2011-м году. Также закончил ШАД, где в настоящее время читаю курс по методам и системам обработки больших данных. Работаю в Яндексе в группе разработки технологий распределенных вычислений над [https://events.yandex.ru/lib/talks/1091/ YT]. В ВШЭ помогаю организовать проектную работу для бакалавров ПМИ.

Мне интересны вопросы, связанные с работой с большими данными, инфраструктурные задачи.

* Адрес для связи: [mailto:sandello@gmail.com sandello-at-gmail-dot-com]
* [http://www.hse.ru/org/persons/72243143 Профиль на hse.ru]
* [http://ru.linkedin.com/pub/ivan-puzyrevskiy/29/709/52a Профиль на LinkedIn]

Участник:Akinina

2015-01-19T19:11:38Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

Юля Акинина, младший научный сотрудник Лаборатории нейролингвистики.

http://www.hse.ru/staff/akinina

E-mail: jakinina@yandex.ru
Телефон: 8 910 4801003

Консольный калькулятор (проект)

2015-01-19T19:08:16Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Консольный калькулятор
|mentor=Архангельский Сергей
|mentor_login={{URLENCODE:Vertix|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
|is_archived=yes
|is_remote=
}}
=== Что это за проект? ===
Консольная утилита, позволяющая производить базовые арифмитические операции.

=== Чему вы научитесь? ===
* Основам теории синтаксического анализа формальных языков
* Работе с консолью внутри приложения

=== Какие начальные требования? ===
* Начальное владение одним из языков: Python, C++, go.
* Готовность к самостоятельной работе.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Те, которые предполагаются форматом проектного семинара, git, github, возможно среды разработки.

=== Темы вводных занятий ===
* Формальные грамматики. Лексический и синтаксический разбор.

=== Направления развития ===
* Реализация полноценного интерпретатора своего собственного языка программирования

=== Критерии оценки ===
* Удовлетворительно: Поддержка арифметических действий (сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень), скобочных выражений, базовых математических функций (логарифм, тригонометрия). Поддержка именованных переменных присваивание и использование в выражении. Поддержка режима чтения со стандартного входа.
* Хорошо: Поддержка навигации по истории команд (нажатие кнопки вверх -- предыдущая команда, вниз -- последующая). Поддержка автодополнения (нажатие TAB -- предлагается список допустимых лексем, если только одна, то она автоматически подставляется)
* Отлично: Поддержка символьных выражений (когда один из операндов задан как некая переменная, пример: 2x + 3y). Реализация раскрытия скобок (например (2x + 3y) * (4x + 1) -> 8x^2 + 2x + 12xy + 3y)

=== Дополнительные ссылки ===
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0 Формальная грамматика]
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BA%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7#.D0.A2.D0.B8.D0.BF.D1.8B_.D0.B0.D0.BB.D0.B3.D0.BE.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.BC.D0.BE.D0.B2 Алгоритмы синтаксического анализа]

Библиотека матричных операций (проект)

2015-01-19T19:07:49Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Библиотека матричных операций
|mentor=Архангельский Сергей
|mentor_login={{URLENCODE:Vertix|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=on
|categorize=yes
|is_archived=yes
|is_remote=
}}
=== Что это за проект? ===
Задача проекта -- разработать библиотеку, позволяющую выполнять различные операции над матрицами.

=== Чему вы научитесь? ===
* Использованию объектно-ориентированного подхода на практике
* Основам линейной алгебры
* Разнице между теоретической и вычислительной математикой -- не все, что можно сделать в теории, можно сделать на практике (например определить ранг матрицы)
* Практике тестирования кода

=== Какие начальные требования? ===
* Владение одним из языков программирования (C++ / Python) в рамках прослушанного курса
* _Базовое_ знание линейной алгебры.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Те, которые предполагаются форматом проектного семинара, git, github, возможно среды разработки.

=== Темы вводных занятий ===
* Основые алгоритмы линейной алгебры

=== Направления развития ===
* Поддержка разреженных (sparse) матриц
* Реализация консольного интерфейса к библиотеке, по аналогии с Matlab и R.
* Реализация с помощью библиотеки простейших методов машинного обучения, например линейной регрессии, метода PCA.

=== Критерии оценки ===
* 4-5 баллов: Реализация базовых операций, чтение / запись в файл и на консоль, транспонирование, доступ к элементам, сложение, умножение, решение системы линейных уравнений.
* 6-7 баллов: Реализация дополнительных операций -- обращение матрицы, вычисление ранга, подсчет определителя и следа матрицы.
* 8-10 баллов: Реализация нескольких алгоритмов декомпозиции матриц, eigen-decomposition (нахождение собственных значений и векторов), LU-разложение.

=== Дополнительные ссылки ===
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%93%D0%B0%D1%83%D1%81%D1%81%D0%B0 Метод Гаусса решения систем линейных уравнений]
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/LU-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 LU разложение]

Участник:Vertix

2015-01-19T19:05:45Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

== Архангельский Сергей ==
https://www.linkedin.com/pub/sergey-arkhangelskiy/6/198/8b8

Старший инженер по разработке ПО в Московском офисе Google, команда качества поиска.

Образование:
* 1997-2002, МГУ, факультет ВМик, кафедра системного анализа.
* 1995-1997, СУНЦ МГУ

Область интересов: Прикладное машинное обучение, маштабируемые методы машинного обучения и анализа данных.

Участник:Sandello

2015-01-19T16:23:07Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_ментора
|categorize =
}}

[[Файл:Ivan puzyrevskiy.jpg|500px|центр]]

== Пузыревский Иван Витальевич ==

Всем привет!

Я учился на механико-математическом факультете МГУ, окончил в 2011-м году. Также закончил ШАД, где в настоящее время читаю курс по методам и системам обработки больших данных. Работаю в Яндексе в группе разработки технологий распределенных вычислений над [https://events.yandex.ru/lib/talks/1091/ YT]. В ВШЭ помогаю организовать проектную работу для бакалавров ПМИ.

Мне интересны вопросы, связанные с работой с большими данными, инфраструктурные задачи.

* Адрес для связи: [mailto:sandello@gmail.com sandello-at-gmail-dot-com]
* [http://www.hse.ru/org/persons/72243143 Профиль на hse.ru]
* [http://ru.linkedin.com/pub/ivan-puzyrevskiy/29/709/52a Профиль на LinkedIn]

Участник:Kirill

2015-01-19T16:21:25Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_ментора
|categorize =
}}

Я занимаюсь разработкой на Java

Участник:Akinina

2015-01-19T16:20:58Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_ментора
|categorize =
}}

Юля Акинина, младший научный сотрудник Лаборатории нейролингвистики.

http://www.hse.ru/staff/akinina

E-mail: jakinina@yandex.ru
Телефон: 8 910 4801003

Задача коммивояжера (проект)

2015-01-19T16:18:42Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Задача коммивояжера
|mentor=Алексей Гусаков
|mentor_login={{URLENCODE:Gusakov|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
|is_archived=
|is_remote=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Задача коммивояжера заключается в отыскании самого выгодного маршрута, проходящего через заданные города с последующим возвратом в исходный город. Для этой простой задачи нет (и скорее всего не будет) решения, правильно работающего за полиномиальное время. Однако, существуют подходы, дающие неплохие практические результаты. Мы изучим два таких подхода: переборный и приближённый. В первом подходе изучим техники, позволяющие быстро находить правильное решение для 50-100 городов, во втором - быстро находить решение, которое доказуемо "не сильно" (в 1.5 раза) отличается от правильного. Результатом работы будет библиотека, реализующая один из двух подходов.

=== Чему вы научитесь? ===
* Основам теории графов
* Основам приближённых алгоритмов
* Как использовать линейное программирование (и что это такое), чтобы оптимизировать перебор
* Писать код без ошибок (ну почти что)
* Визуализировать решение

=== Какие начальные требования? ===
* Программирование на C/C++ (в рамках прослушанного курса)
* Желание разбираться в алгоритмах

=== Какие будут использоваться технологии? ===
* Визуализация на python
* Библиотека Lemon для алгоритмов на графах
* gtest

=== Темы вводных занятий ===
* Основы теории графов (что это такое, базовые алгоритмы: минимальное остовное дерево, Эйлеровы циклы)
* Приближённые алгоритмы, 2-оптимальное решение, паросочетания, 3/2-оптимальное решение
* Алгоритмы: перебор с возвратом, метод ветвей и границ, эвристики 2-opt и 3-opt, линейное программирование

=== Направления развития ===
Поскольку задача имеет некоторую практическую ценность, уже существует великое множество методов, помимо рассмотренных. Так например, для точного решения, помимо приведённых эвристик, могут быть полезны генетические алгоритмы, а для специального случая, когда расстояние между городами равно расстоянию на плоскости, существует полиномиальный алгоритм, находящий маршрут с любой наперёд заданной точностью.

=== Критерии оценки ===
Как уже сказано, есть два пути решения задачи - точный и приближённый.

Точный путь:
* 4: Алгоритм работает на графе до 20 вершин
* 6: Реализованы 2-opt и 3-opt, алгоритм работает для 50 вершин
* 8: Метод ветвей и границ с линейным программированием

+1 балл за визуализацию решения. Цель визуализации - чтобы на небольшом примере было понятно, как работает алгоритм.

+1 балл за сравнение трёх методов на практике с методом локальных оптимизаций: насколько часто локальными оптимизациями не получается добиться точного решения?

Приближённый путь:
* 4: Алгоритм, который выдаёт какое-нибудь решение и оценку сверху на ошибку
* 6: 2-приближение с помощью эйлерова цикла
* 8: 3/2-приближение с использованием поиска паросочетания

+1 балл за визуализацию решения. Цель визуализации - чтобы на небольшом примере было понятно, как работает алгоритм.

+1 балл за сравнение трёх методов на практике с методом локальных оптимизаций: насколько часто локальными оптимизациями не удаётся получить лучшего решения, чем описанные?

Библиотека матричных операций (проект)

2015-01-19T16:18:26Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Библиотека матричных операций
|mentor=Архангельский Сергей
|mentor_login={{URLENCODE:Vertix|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=on
|categorize=yes
|is_archived=
|is_remote=yes
}}
=== Что это за проект? ===
Задача проекта -- разработать библиотеку, позволяющую выполнять различные операции над матрицами.

=== Чему вы научитесь? ===
* Использованию объектно-ориентированного подхода на практике
* Основам линейной алгебры
* Разнице между теоретической и вычислительной математикой -- не все, что можно сделать в теории, можно сделать на практике (например определить ранг матрицы)
* Практике тестирования кода

=== Какие начальные требования? ===
* Владение одним из языков программирования (C++ / Python) в рамках прослушанного курса
* _Базовое_ знание линейной алгебры.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Те, которые предполагаются форматом проектного семинара, git, github, возможно среды разработки.

=== Темы вводных занятий ===
* Основые алгоритмы линейной алгебры

=== Направления развития ===
* Поддержка разреженных (sparse) матриц
* Реализация консольного интерфейса к библиотеке, по аналогии с Matlab и R.
* Реализация с помощью библиотеки простейших методов машинного обучения, например линейной регрессии, метода PCA.

=== Критерии оценки ===
* 4-5 баллов: Реализация базовых операций, чтение / запись в файл и на консоль, транспонирование, доступ к элементам, сложение, умножение, решение системы линейных уравнений.
* 6-7 баллов: Реализация дополнительных операций -- обращение матрицы, вычисление ранга, подсчет определителя и следа матрицы.
* 8-10 баллов: Реализация нескольких алгоритмов декомпозиции матриц, eigen-decomposition (нахождение собственных значений и векторов), LU-разложение.

=== Дополнительные ссылки ===
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%93%D0%B0%D1%83%D1%81%D1%81%D0%B0 Метод Гаусса решения систем линейных уравнений]
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/LU-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 LU разложение]

Консольный калькулятор (проект)

2015-01-19T16:16:54Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Консольный калькулятор
|mentor=Архангельский Сергей
|mentor_login={{URLENCODE:Vertix|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
|is_archived=
|is_remote=yes
}}
=== Что это за проект? ===
Консольная утилита, позволяющая производить базовые арифмитические операции.

=== Чему вы научитесь? ===
* Основам теории синтаксического анализа формальных языков
* Работе с консолью внутри приложения

=== Какие начальные требования? ===
* Начальное владение одним из языков: Python, C++, go.
* Готовность к самостоятельной работе.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Те, которые предполагаются форматом проектного семинара, git, github, возможно среды разработки.

=== Темы вводных занятий ===
* Формальные грамматики. Лексический и синтаксический разбор.

=== Направления развития ===
* Реализация полноценного интерпретатора своего собственного языка программирования

=== Критерии оценки ===
* Удовлетворительно: Поддержка арифметических действий (сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень), скобочных выражений, базовых математических функций (логарифм, тригонометрия). Поддержка именованных переменных присваивание и использование в выражении. Поддержка режима чтения со стандартного входа.
* Хорошо: Поддержка навигации по истории команд (нажатие кнопки вверх -- предыдущая команда, вниз -- последующая). Поддержка автодополнения (нажатие TAB -- предлагается список допустимых лексем, если только одна, то она автоматически подставляется)
* Отлично: Поддержка символьных выражений (когда один из операндов задан как некая переменная, пример: 2x + 3y). Реализация раскрытия скобок (например (2x + 3y) * (4x + 1) -> 8x^2 + 2x + 12xy + 3y)

=== Дополнительные ссылки ===
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0 Формальная грамматика]
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BA%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7#.D0.A2.D0.B8.D0.BF.D1.8B_.D0.B0.D0.BB.D0.B3.D0.BE.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.BC.D0.BE.D0.B2 Алгоритмы синтаксического анализа]

Консольный калькулятор (проект)

2015-01-19T16:14:55Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

===== Heading text =====
{{Карточка_проекта
|name=Консольный калькулятор
|mentor=Архангельский Сергей
|mentor_login={{URLENCODE:Vertix|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
|is_archived=
|is_remote=yes
}}

=== Что это за проект? ===
Консольная утилита, позволяющая производить базовые арифмитические операции.

=== Чему вы научитесь? ===
* Основам теории синтаксического анализа формальных языков
* Работе с консолью внутри приложения

=== Какие начальные требования? ===
* Начальное владение одним из языков: Python, C++, go.
* Готовность к самостоятельной работе.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Те, которые предполагаются форматом проектного семинара, git, github, возможно среды разработки.

=== Темы вводных занятий ===
* Формальные грамматики. Лексический и синтаксический разбор.

=== Направления развития ===
* Реализация полноценного интерпретатора своего собственного языка программирования

=== Критерии оценки ===
* Удовлетворительно: Поддержка арифметических действий (сложение, вычитание, умножение, деление, возведение в степень), скобочных выражений, базовых математических функций (логарифм, тригонометрия). Поддержка именованных переменных присваивание и использование в выражении. Поддержка режима чтения со стандартного входа.
* Хорошо: Поддержка навигации по истории команд (нажатие кнопки вверх -- предыдущая команда, вниз -- последующая). Поддержка автодополнения (нажатие TAB -- предлагается список допустимых лексем, если только одна, то она автоматически подставляется)
* Отлично: Поддержка символьных выражений (когда один из операндов задан как некая переменная, пример: 2x + 3y). Реализация раскрытия скобок (например (2x + 3y) * (4x + 1) -> 8x^2 + 2x + 12xy + 3y)

=== Дополнительные ссылки ===
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0 Формальная грамматика]
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A1%D0%B8%D0%BD%D1%82%D0%B0%D0%BA%D1%81%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7#.D0.A2.D0.B8.D0.BF.D1.8B_.D0.B0.D0.BB.D0.B3.D0.BE.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.BC.D0.BE.D0.B2 Алгоритмы синтаксического анализа]

Библиотека матричных операций (проект)

2015-01-19T16:14:20Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Библиотека матричных операций (Удаленно)
|mentor=Архангельский Сергей
|mentor_login={{URLENCODE:Vertix|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=on
|categorize=yes
|is_archived=
|is_remote=yes
}}
=== Что это за проект? ===
Задача проекта -- разработать библиотеку, позволяющую выполнять различные операции над матрицами.

=== Чему вы научитесь? ===
* Использованию объектно-ориентированного подхода на практике
* Основам линейной алгебры
* Разнице между теоретической и вычислительной математикой -- не все, что можно сделать в теории, можно сделать на практике (например определить ранг матрицы)
* Практике тестирования кода

=== Какие начальные требования? ===
* Владение одним из языков программирования (C++ / Python) в рамках прослушанного курса
* _Базовое_ знание линейной алгебры.

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Те, которые предполагаются форматом проектного семинара, git, github, возможно среды разработки.

=== Темы вводных занятий ===
* Основые алгоритмы линейной алгебры

=== Направления развития ===
* Поддержка разреженных (sparse) матриц
* Реализация консольного интерфейса к библиотеке, по аналогии с Matlab и R.
* Реализация с помощью библиотеки простейших методов машинного обучения, например линейной регрессии, метода PCA.

=== Критерии оценки ===
* 4-5 баллов: Реализация базовых операций, чтение / запись в файл и на консоль, транспонирование, доступ к элементам, сложение, умножение, решение системы линейных уравнений.
* 6-7 баллов: Реализация дополнительных операций -- обращение матрицы, вычисление ранга, подсчет определителя и следа матрицы.
* 8-10 баллов: Реализация нескольких алгоритмов декомпозиции матриц, eigen-decomposition (нахождение собственных значений и векторов), LU-разложение.

=== Дополнительные ссылки ===
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%93%D0%B0%D1%83%D1%81%D1%81%D0%B0 Метод Гаусса решения систем линейных уравнений]
* [https://ru.wikipedia.org/wiki/LU-%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BB%D0%BE%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5 LU разложение]

Генератор псевдослов (проект)

2015-01-19T16:13:48Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Генератор псевдослов
|mentor=Шулятьев Андрей
|mentor_login={{URLENCODE:Андрей Шулятьев|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=on
|categorize=yes
|is_archived=yes
|is_remote=
}}

=== Что это за проект? ===
Задача проекта - реализовать программу-генератор псевдослов русского языка для последующего использования в исследованиях лаборатории нейролингвистики ВШЭ. Псевдослово - это фонетически примелемое слово языка, которое не имеет значения. Например, стихотворение Льюиса Кэррола "Бармаглот" ("Варкалось. Хливкие шорьки Пырялись по наве ...") почти полностью состоит из псевдослов. Псевдослова очень широко используются в психо- и нейролингвистике, от исследований лексической обработки (почему одни слова обрабатываются быстрее, чем другие? где в мозгу находятся зоны, ответственные за значения слов?) до диагностики расстройств речи (сможет ли страдающий афазией или дислексией человек отличить слово от псевдослова и если нет, то почему?)

=== Чему вы научитесь? ===
* Создавать несложные графические пользовательские интерфейсы под Windows (GUI)
* Решать реальные задачи по обработке естественного языка (NLP)
* Основам промышленной разработки (CVS, Unit Testing, code review, style guide, bug tracking, etc.)

=== Какие начальные требования? ===
Владение одним из языков программирования (C++ / Python) в рамках прослушанного курса

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Наиболее стандартные, по возможности

=== Темы вводных занятий ===
Необходимые начальные лингвистические знания и общая постановка задачи

=== Направления развития ===
* Преобразование орфографии в фонемы и обратно
* Генерация псевдо словосочетаний и предложений
* Автоматическое определение ударения в слове

=== Критерии оценки ===
* Удовлетворительно (4-5 баллов): разбивка слов из словаря на слоги, генерация случайных псевдослов, пользовательский интерфейс с базовыми функциями, добавление слов в словарь, генерация псевдослов заданной части речи
* Хорошо (6-7 баллов): блокировка морфологически сложных (со словообразовательными показателями) слов, генерация слов, близких к заданному
* Отлично (8-10 баллов): генерация слов, далеких от слов словаря (расстояние Левенштейна), создание частотного словаря на основе корпуса текстов

Шаблон:Карточка проекта

2015-01-19T16:11:58Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{| style="float: right; margin: 1em;"
!colspan="2"| {{{name}}}
|-
| '''Ментор''' || [[{{ns:2}}:{{{mentor_login}}}|{{{mentor}}}]]
|-
| '''Учебный семестр''' || {{{semester}}}
|-
| '''Учебный курс''' || {{{course}}}-й курс
|-
|colspan="2"| {{#if: {{{summer}}} | Проект ''можно'' развивать на летней практике}}
|-
|colspan="2"| __TOC__
|}
{{ifdef|<includeonly>{{{categorize}}}</includeonly>|
{{#if: {{{is_archived|}}} | [[Category:Проектная работа/Архив]] | [[Category:Проектная работа]] }}
[[Category:Проектная работа/По семестрам/{{{semester}}}]]
[[Category:Проектная работа/По курсам/{{{course}}}-й курс]]
[[Category:Проектная работа/По менторам/{{{mentor_login}}}]]
}}
{{#if: {{{is_remote|}}} |
<table class="ambox ambox-speedy"><tr>
<td class="mbox-text"><span class="mbox-text-span">'''Внимание!''' Данный проект ведется удаленно.</span></td>
</tr></table>
}}
{{#if: {{{is_archived|}}} |
<table class="ambox ambox-speedy"><tr>
<td class="mbox-text"><span class="mbox-text-span">'''Внимание!''' Данный проект находится в архиве и реализован не будет.</span></td>
</tr></table>
}}

Интерпретатор языка Lisp (проект)

2015-01-19T16:10:10Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{{Карточка_проекта
|name=Интерпретатор языка Lisp
|mentor=Александр Потапенко
|mentor_login={{URLENCODE:Sakutylev|WIKI}}
|semester=Весна 2015
|course=1
|summer=
|categorize=yes
|is_archived=yes
|is_remote=
}}

=== Что это за проект? ===
"Any sufficiently complicated C or Fortran program contains an ad hoc, informally-specified, bug-ridden, slow implementation of half of Common Lisp." - Greenspun's tenth rule.

Цель проекта - показать, что существуют альтернативы императивной парадигме программирования, продемонстрировать возможности функционального программирования на примере языка Lisp. Кроме того, будет разрушен миф о том, что горшки обжигают боги.
Результатом работы станет интерпретатор языка Lisp, который можно будет использовать как отдельно, так и внутри других программ.

=== Чему вы научитесь? ===
Основам языка Lisp

Программировать в функциональной парадигме

Писать интерпретаторы

=== Какие начальные требования? ===
Знание Python или C++

=== Какие будут использоваться технологии? ===
Git или SVN

=== Темы вводных занятий ===
Введение в функциональное программирование и язык Lisp

Введение в промышленную разработку

=== Направления развития ===
- поддержка арифметики (целые и вещественные числа, базовые операции над ними)
- поддержка императивного программирования (последовательное выполнение команд, циклы, переменные)
- подключение внешних библиотек
- встраивание интерпретатора в программы на Python или C++
- ???

=== Критерии оценки ===
4-5: консольный интерпретатор, осуществляющий лексический анализ выражений на Lisp и реализующий минимальный Тьюринг-полный базис языка (функции ATOM, CAR, CDR, COND, CONS, EQ, QUOTE, специальные формы LABEL и LAMBDA, либо DEFUN)

6-7: то же + поддержка арифметики или императивной парадигмы

8-10: ???

Шаблон:Карточка проекта

2015-01-17T19:04:19Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{| style="float: right; margin: 1em;"
!colspan="2"| {{{name}}}
|-
| '''Ментор''' || [[{{ns:2}}:{{{mentor_login}}}|{{{mentor}}}]]
|-
| '''Учебный семестр''' || {{{semester}}}
|-
| '''Учебный курс''' || {{{course}}}-й курс
|-
|colspan="2"| {{#if: {{{summer}}} | Проект ''можно'' развивать на летней практике}}
|-
|colspan="2"| __TOC__
|}
{{ifdef|<includeonly>{{{categorize}}}</includeonly>|
{{#if: {{{is_archived}}} | then [[Category:Проектная работа/Архив]] | else [[Category:Проектная работа]]}}
[[Category:Проектная работа/По семестрам/{{{semester}}}]]
[[Category:Проектная работа/По курсам/{{{course}}}-й курс]]
[[Category:Проектная работа/По менторам/{{{mentor_login}}}]]
}}
{{#if: {{{is_remote}}} |
{{ambox
|type = speedy
|text='''''Внимание:''' Данный проект ведется удаленно.''
}}
}}

Шаблон:Карточка проекта

2015-01-17T18:57:40Z

РЎС‚Р°СЂС‡РёРєРѕРІР° РћР»СЊРіР°:

{
{{#if: {{{is_remote}}} |
{{mbox
|text='''''Внимание:''' Данный проект ведется удаленно.''
|type = speedy
}}
}}
| style="float: right; margin: 1em;"
!colspan="2"| {{{name}}}
|-
| '''Ментор''' || [[{{ns:2}}:{{{mentor_login}}}|{{{mentor}}}]]
|-
| '''Учебный семестр''' || {{{semester}}}
|-
| '''Учебный курс''' || {{{course}}}-й курс
|-
|colspan="2"| {{#if: {{{summer}}} | Проект ''можно'' развивать на летней практике}}
|-
|colspan="2"| __TOC__
|}
{{ifdef|<includeonly>{{{categorize}}}</includeonly>|
{{#if: {{{is_archived}}} | then [[Category:Проектная работа/Архив]] | else [[Category:Проектная работа]]}}
[[Category:Проектная работа/По семестрам/{{{semester}}}]]
[[Category:Проектная работа/По курсам/{{{course}}}-й курс]]
[[Category:Проектная работа/По менторам/{{{mentor_login}}}]]
}}