Wiki - Факультет компьютерных наук - Вклад [ru]

О факультете

2020-06-28T06:47:17Z

Eternius: Отмена правки 42094, сделанной участником Poker online Terpercaya (обс.)

__NOTOC__

= Учебные курсы факультета компьютерных наук =

== Курсы за 2019/20 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_1_2019/2020 | Математический анализ-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток,_2_семестр) | Математический анализ на ПМИ (основной поток, 2 семестр)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2019/2020 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2019/2020_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_2019/2020 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_1_2019/2020_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования-1 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2019/2020 | Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Calculus_DSBA2019/2020 | Calculus DSBA (ПАД) 1st module]]

[[Calculus_DSBA2020 | Calculus DSBA (ПАД) 2nd module]]

[[LAaG_DSBA_2019/2020 | Linear Algebra and Geometry (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_DSBA_2019/2020 | Introduction to Programming (ПАД)]]

[[English_DSBA_2019/2020 | English DSBA (ПАД)]]

[[Algorithms_and_Data_Structures_DSBA_2020 | Algorithms and Data Structures DSBA ]]

[[Algebra_DSBA_2019/2020 | Algebra DSBA]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_1_основной_поток_2019/202 | Алгоритмы и структуры данных-1 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_пилотный_поток_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[[DM2-basic2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2019/2020 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Теория_вероятностей_2019/2020_(основной_поток)| Теория_вероятностей_2019/2020 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_и_математическая_статистика_2019/2020_(пилотный_поток)| ТВиМС (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2019/2020_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2_2019/2020_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2019/2020 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Calculus_2_2019 | Calculus-2 DBSA (ПАД)]]

[[Statistics_DSBA_2019/2020 | Statistics DSBA (ПАД)]]

[[DM2 | Дискретная Математика-2 (ПАД)]]

[[ADS2 | Алгоритмы и Структуры Данных-2 (ПАД)]]

[[Introduction_to_Economics | Introduction to Economics DSBA ]]

[[Business_and_Management_in_Global_Context_2019-2020| Business and Management in Global Context DSBA ]]

[[ACOS_DSBA_2019/2020 | Computer Architecture and Operating Systems (ПАД)]]

[[Differential_Equations_2020 | Differential Equations DSBA ]]

[[Факультатив Теория вычислений_2020 | Факультатив Теория вычислений]]

[[Дифференциальные_уравнения_2020 | Дифференциальные уравнения 2020 ]]

||

[[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2020 | Численные методы]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2019)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[НИС_РС_1|НИС Распределенные системы]]

[[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing, AMI]]

[[Компьютерные_Сети | Компьютерные сети]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Непрерывная_оптимизация_(МОП)/2020| Непрерывная оптимизация (МОП)]]

[[%D0%9D%D0%B5%D0%BF%D1%80%D0%B5%D1%80%D1%8B%D0%B2%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BE%D0%BF%D1%82%D0%B8%D0%BC%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_(%D0%A2%D0%98,_%D0%90%D0%94%D0%98%D0%A1,_%D0%90%D0%9F%D0%A0,_%D0%A0%D0%A1)| Непрерывная оптимизация (ТИ, АДИС, АПР, РС) ]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2020|Data Analysis]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[CCTI_2020|Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

||

[[InfTheo2019-2020|Теория информации]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2019|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС Науки о данных]]

[[НИС_РС_2|НИС Распределенные системы 2]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2019/2020|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Философия_науки_2019|Философия науки]]

[[Глубинное обучение|Глубинное обучение]]

[[NLP 2019|NLP Анализ данных]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2019|Безопасность компьютерных систем]]

[[Генеративные_модели_в_машинном_обучении_2020|Генеративные модели в машинном обучении]]

[[Компьютерные Сети 4 курс| Компьютерные сети]]

[[Промышленное_программирование_на_языке_Java| Промышленное программирование на языке Java]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных_2020|Машинное обучение на больших данных]]

[[Основы_обработки_больших_данных_2020|Основы обработки больших данных]]

||
[[MinorBioinformatics|Биоинформатика]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Современные_методы_машинного_обучения | Современные методы машинного обучения (ИАД)]]

[[KotlinElective|Факультатив "Язык Kotlin" (2-3 модули)]]

[[ISDElective|Факультатив "Методы разработки программного обеспечения" (1-2 модули)]]

[[Введение в программирование (курс майнора)]]

[[dopglavy_DM_1920|Допглавы дискретной математики]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей-2_2019/2020|ДГТВ-2]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_2020|ДГТВ]]

[[Введение_в_анализ_данных_(майнор_ИАД)|Введение в анализ данных (майнор ИАД)]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_ИАД)|Прикладные задачи анализа данных (майнор ИАД)]]

[[NonClassicalLogics|Факультатив "Неклассические логики" (3 модуль)]]

|}

== Курсы магистратуры ФКН ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс

|-
| [[Theory_of_Computing_2019_2020 | Theory of Computing]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Project_Seminar_2019_2020 | Проектный семинар специализации ТИ]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Stochastic_analysis_2019_2020 | Stochastic Calculus ]] || Statistical Learning Theory || 1 year
|-
| [[A_Theorist's_Toolkit_2019_2020 | A Theorist's Toolkit, AMI]] || Науки о данных, специализация ТИ || 1 курс
|-
| [[Neurobayesian_models_2020 | Neurobayesian models ]] || Statistical Learning Theory || 2 year
|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|- http://wiki.cs.hse.ru/Цифровая_грамотность_(филология)_2020#.F0.9F.93.AC_.D0.A7.D0.B0.D1.82.D1.8B_.D0.B3.D1.80.D1.83.D0.BF.D0.BF
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули
|-
| [[Введение в анализ данных 2020 МирЭк| Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Основы программирования в Python (Мирэк) | Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ИЯиМК| Цифровая грамотность ]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая_грамотность_(филология)_2020| Цифровая грамотность ]] || Филология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ФиКЛ)_2020| Цифровая грамотность ]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (История искусств)| Цифровая грамотность ]] || История искусств || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность 2019-2020 (Культурология)| Цифровая грамотность ]] || Культурология || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛ_ЮВА| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Юго-Восточной Азии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ Цифровая грамотность, ЯиЛЯ| Цифровая грамотность ]] || Языки и литература Японии || 1 курс || 3-4 модуль
|-
| [[ ППО Социология 1 курс 2019/2020| ППО (Python для извлечения и обработки данных) ]] || Социология || 1 курс || 3 модуль
|-
|[[ Машинное обучение на матфаке 2020 | Машинное обучение]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модуль
|-
|[[ Excel для анализа данных | Excel для анализа данных]] || ИЯиМК || 4 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 2 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 3 модуль
|-
| [[ Python для извлечения и обработки данных Медиаком 1 курс 2019/2020| Python для извлечения и обработки данных ]] || Медиакоммуникации || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[ СДиА Матфак 1 курс 2019/2020| Структуры данных и алгоритмы ]] || Математика || 3-4 курс || 3-4 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Наука о данных (Экономика)|Наука о данных]] || Экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Культура работы с данными, КМБТ|Культура работы с данными, КМБТ]] || Клеточная и молекулярная биотехнология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2020_module4 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[ПМСАР-1 2019/2020|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Введение в Data Science]] || Экономика впечатлений: менеджмент в индустрии гостеприимства и туризме || 1 г.о. || 3 модуль
|-
| [[Принципы построения математических моделей]] || МИЭМ || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Python для извлечения и обработки данных Психология 1 курс 2019/2020]] || Психология || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных ГМУ 1 курс 2019/2020]] || ГМУ || 1 г.о. || 4 модуль
|-
| [[Городское планирование | Цифровая грамотность]] || Городское планирование || 1 г.о. || 4 модуль
|}

=== 1 семестр ===
{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[ Основы анализа и визуализация данных для медиа 2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных для медиа ]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[ Анализ данных в Python 2019-2020 | Анализ данных в Python ]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction to Data Culture 2019-2020 | Introduction to Data Culture ]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[ Основы анализа данных в международных отношениях | Основы анализа данных в международных отношениях ]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модуль
|-
| [[Основы программирования в Python (Политология)|Основы программирования в Python]] || Политология || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы программирования на Python осень 2019 матфак|Основы программирования на Python-1]] || Математика || 1-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (История 2019) | Цифровая грамотность ]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (Востоковедение 2019) | Цифровая грамотность ]] || Востоковедение|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая_грамотность_2019-2020(философия) | Цифровая грамотность ]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Цифровая грамотность (ассириология и античность 2019) | Цифровая грамотность ]] || Ассириология и античность|| 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2_2019| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Работа с данными]] || Медиакоммуникации || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Машинное обучение (фэн 2019)]] || ФЭН || 3 курс || 1-2 модули
|-
| [[Natural_Language_Processing_Blended_2019_module1 | Natural Language Processing (blended)]] || Прикладная политология || 2 г.о. || 1 модуль
|-
| [[ ML_HSE_NES_2019 | Машинное обучение (ВШЭ-РЭШ)]] || Совместный бакалавриат ВШЭ-РЭШ || 3-4 курс || 1-2 модули
|-
| [[ Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019/2020 | Основы анализа и визуализации данных ]] || ДИЯ || 2 курс || 1,2 модуль
|-
| [[Методы_машинного_обучения_(Прикладная_политология)|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_на_Python2019/2020|Основы программирования на Python]] || Экономика и статистика || 2-4 курс || 2 модуль
|}

== Курсы других факультетов ==

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Курс !! Период
|-
| [[Теория вероятностей и математическая статистика, фэн, 2019-2020|Теория вероятностей и математическая статистика]] || фэн, 2 курс || 3-4 модуль
|}

=Архив=
== Курсы за 2018/19 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]

[[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]

[[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Discrete_Mathematics_DSBA2018/2019 |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]

[[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Алгебра на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Алгебра на ПМИ (основной поток)]]

[[Algebra_DSBA_2018/2019 | Algebra DSBA]]

[http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

||

[http://math-info.hse.ru/2018-19/Дифференциальные_уравнения_(ФКН) Дифференциальные уравнения]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Факультатив Теория вычислений]]

||

[[Машинное_обучение_1/2018_2019 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]

[[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]

[[Основные методы анализа данных]]

[[Теория баз данных]]

[[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]

[[Непрерывная оптимизация (163-167)]]

[[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

[[Intro to DL Blended | Intro to DL Blended]]

[[Дискретная оптимизация 2019 | Дискретная оптимизация 2019]]

||

[[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]

[[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]

[[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]

[[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]

[[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]

[[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]

[[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]

[[Философия_науки_2018|Философия науки]]

[[Теория баз данных]]

[[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]

[[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]

[[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]

[[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]

||
[[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]

[[Дополнительные главы математической статистики 2019 | Дополнительные главы математической статистики 2019]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]

[[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]

[[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]

[[KotlinElective| Язык Kotlin (3 и 4 модули 2018-2019)]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==
=== 2 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы программирования на Python весна 2020 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|-
| [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 1 г.о. || 3-4 модули
|-
| [[Искусственный интеллект и большие данные_(2019)|Искусственный интеллект и большие данные]] || Дизайн, Мода, Современное искусство || 1 курс || 3-4 модули
|-
| [[Информационный менеджмент: Введение в Data Science|Информационный менеджмент: Введение в Data Science]] || Управление бизнесом Маркетинг и рыночная аналитика || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Технологии анализа больших данных|Технологии анализа больших данных]] || ГМУ || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)|Основы программирования на Python (Прикладное программное обеспечение)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Основы работы с данными|Основы работы с данными]] || Медиакоммуникации || 2 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_data_science_Социология_1_курс|Профориентационный семинар (Data Culture)]] || Социология || 1 курс || 4 модуль
|-
| [[Введение_в_анализ_данных_МирЭк_2019|Введение в анализ данных]] || Мировая экономика || 1 курс || 4 модуль

|}

=== 1 семестр ===

{| class="wikitable"
|-
! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули

|-
| [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Международные отношения" || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль
|-
| [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль
|-
| [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули
|-
| [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули
|-
| [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль
|-
| [[Компьютерная лингвистика и информационные технологии|Компьютерная лингвистика и информационные технологии]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули
|-
| [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули
|-
| [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули
|-
| [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули
|-
| [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули
|-
| [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль
|-
| [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули
|}

==Courses of the Statistical Learning Theory program==
[[Neurobayesian_models_2019|Neurobayesian models]]

== Курсы за 2017/18 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы
|-
|

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]

[[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]

[[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]

||
[[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]

||
[[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Численные_методы_2017 | Численные методы]]

[[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]]

[[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]

[[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]

[[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]

[[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]

[[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]

[[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

[http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]

[[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]

||

[[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]

[[Философия_науки_2017 | Философия науки]]

[[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]

[[Анализ неструктурированных данных]]

[[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]

[[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]

[http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]

||

[[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]

[[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]

[[Маго-лего "Линейная алгебра в приложениях" весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]

[[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]

[[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]

[[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]

[[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]

|}

== Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==

=== 2 семестр ===

[[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]] 
[[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП "Политология", 1 курс)]] 
[[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]] 
[[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП "Дизайн", "Мода", 1 курс)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 2 семестр)]] 
[[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП "Международные отношения", 2 курс, 4 модуль)]] 
[[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]] 
[[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]] 

=== 1 семестр ===

[[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]] 
[[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] 
[[Компьютерная лингвистика и информационные технологии |Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП "Фундаментальная и компьютерная лингвистика", 4 курс, 1 семестр)]] 
[[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]] 
[[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]] 
[[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] 
[[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] 

== Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==

[[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]]

[[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]

== Courses of Data Science master program/Курсы магистерской программы "Науки о данных" ==

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2019]]

[[Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020 |Introduction to Machine Learning and Data Mining 2020]]

== Курсы за 2016/17 учебный год ==
{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры
|-
|

[[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]

[[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]

[[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]

[http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]

||

[[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]

[[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]

[[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]

[[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]

[[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]

[[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]

[[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]

[[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]

||

[[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]

[[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]

[[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]

[[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]

[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]

[[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]

[[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]

[[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]

[[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]

[[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]

[[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]

[[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]

[[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]

[[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]

||

[[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]

[[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]

[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]

|}

{|width=100%
|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2015/16 учебный год ===
{|
|-
| [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]
|-
|[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]
|-
|[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]
|-
|[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]
|-
|[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]
|-
|[[Компьютерные системы]]
|-
|[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]
|-
|[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]
|-
|[[Data analysis (Software Engineering)]] 
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]
|-
|[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]
|-
|[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]
|-
|[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]
|-
|[[Введение в VBA|Введение в VBA]]
|}

|style="vertical-align:top;"|



=== Курсы за 2014/15 учебный год ===
{|
|-
|[[Основы и методологии программирования]] 
|-
|[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]] 
|-
|[[Анализ данных (Программная инженерия)]] 
|-
|[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]] 
|-
|[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]
|}

==== Проектная работа ====
{|
|-
|[[Проектная работа]] 
|-
|[[Учебная практика 1 курс (2016)]]
|-
|[[Проектная работа 2 курс (2016)]]
|}


|}

== Мероприятия факультета компьютерных наук ==
=== Summer School 2015 ===
[[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]
#[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]
#[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]
#[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]
#[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]
#[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]
#[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]
#[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]
#[[NLP References|References]]

== Архив ==
* [[Учебная практика 1 курс (2015)]]

Непрерывная оптимизация (МОП)/2020

2020-06-20T18:22:16Z

Eternius:

__NOTOC__
Методы оптимизации лежат в основе решения многих задач компьютерных наук. Например, в машинном обучении задачу оптимизации необходимо решать каждый раз при настройке какой-то модели алгоритмов по данным, причём от эффективности решения соответствующей задачи оптимизации зависит практическая применимость самого метода машинного обучения. Данный курс посвящен изучению классических и современных методов решения задач непрерывной оптимизации (в том числе невыпуклых), а также особенностям применения этих методов в задачах оптимизации, возникающих в машинном обучении. Основной акцент в изложении делается на практические аспекты реализации и использования методов. Целью курса является выработка у слушателей навыков по подбору подходящего метода для своей задачи, наиболее полно учитывающего её особенности.

'''Преподаватели''': Кропотов Дмитрий Александрович, Гадецкий Артём, Шаповалов Никита, Таскынов Ануар, Гринберг Вадим, Бобров Евгений.

{| class="wikitable"
! Группа !! Расписание !! Ссылка на zoom !! Инвайт для anytask
|-
| 171 || понедельник, лекция в 18:10, семинар в 19:40 || align="center"|https://zoom.us/j/531942418 || align="center"|gQHw1vz
|-
| 172 || понедельник, лекция в 18:10, семинар в 19:40 || align="center"|https://zoom.us/j/531942418 || align="center"|0iPflMg
|}

Группа в Telegram для вопросов по курсу: [https://t.me/joinchat/CHLEHhWx4Rzq5f1m8Cy6cQ ссылка]

Таблица с оценками по курсу: [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1JrxkcB19unvWXJ6ZOgmbJ3hUY3hABJqV5uLhAXspApA/edit?usp=sharing ссылка]

Записи занятий в zoom: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0pRd8haE1NGph34yBUUHvUV ссылка]

== Экзамен ==

Процедура экзамена, а также список билетов/вопросов находится [https://drive.google.com/file/d/1zsRsu0-czj7MYGOGCI-oNEkQAEhy0Huz/view?usp=sharing здесь].

Примеры заданий что могут быть выданы на экзамене: [https://drive.google.com/file/d/1QnOEtC0LgqV5xrAYRxCsSXyPfp-IqF5p/view?usp=sharing link].

== Система выставления оценок по курсу ==
В рамках курса предполагается некоторое количество теоретических и практических домашних заданий, а также устный экзамен в конце курса. Каждое задание и экзамен оцениваются исходя из 10-ти баллов. За задания можно получить дополнительные баллы за выполнение бонусных пунктов.
Общая оценка за курс вычисляется по правилу Округление_вверх(0.7*<Оценка_за_семестр> + 0.3*<Оценка_за_экзамен>). <Оценка_за_семестр> = min(10, <Суммарная_оценка_за_задания>*10 / <Максимальная_суммарная_оценка_за_задания_без_бонусов>). Итоговая оценка за курс совпадает с общей оценкой при соблюдении следующих дополнительных условий:
{| class="wikitable"
! Итоговая оценка !! Условия
|-
|align="center"|>=8 || Сданы все задания, кроме одного теоретического задания (на оценку >=4), экзамен сдан на оценку >= 6
|-
|align="center"|>=6 || Сданы все задания, кроме двух (на оценку >=4), экзамен сдан на оценку >= 4
|-
|align="center"|>=4 || Сданы все задания, кроме трех (на оценку >=4), экзамен сдан на оценку >= 4
|-
|}

== Правила сдачи заданий ==
Теоретические и практические задания сдаются в систему anytask (инвайт см. выше). Эти задания могут быть присланы после срока сдачи, но с задержкой не более одной недели. При этом начисляется штраф из расчёта 0.5 балла в день. Все задания выполняются самостоятельно. Если задание выполнялось сообща или использовались какие-либо сторонние коды и материалы, то об этом должно быть написано в отчёте. В противном случае «похожие» решения считаются плагиатом и все задействованные студенты (в том числе те, у кого списали) будут сурово наказаны.

Теоретические задания сдаются в anytask в виде сканов или набранных в TeX pdf-файлов. '''ВАЖНО!''' Присылаемые сканы должны быть высокого качества, присылаться одним файлом, в котором все листы идут в правильном порядке. В случае плохого качества сканов или же сдачи в формате, отличном от pdf, проверяющий имеет право поставить за работу 0, не проверяя.

== Теоретические ДЗ ==

Задание 1. [https://drive.google.com/open?id=1wmwhCqFBjIfeMSS6VJJYHfDMBC_NGNzh Выпуклые множества и функции]. Срок сдачи - 14 марта (суббота), 23:59.

Задание 2. [https://drive.google.com/open?id=1VAJA_no969xvp5x7CkoZ9JXmg6u9W-jD Условия Каруша--Куна--Таккера. Двойственность.] Срок сдачи - 20 мая (среда), 23.59.

Дополнительное задание. [https://drive.google.com/file/d/1je4tv40idB3FqjcIU6QlwaXV7GGki6KR/view?usp=sharing Сопряжённые функции, субдифференциалы, проксимальные операторы]. Срок сдачи (мягкий=жёсткий) 23 июня (вторник), 23:59

== Практические ДЗ ==

Задание 1. [https://github.com/JeanPaulShapo/hse20-opt-course/blob/d16d202bfa7b97ea82bcc44fe7d08464f2ad23ed/task1/practice1.pdf Методы градиентного спуска и Ньютона]. Срок сдачи - 3 марта (вторник), 23:59.

Задание 2. [https://github.com/JeanPaulShapo/hse20-opt-course/blob/016c3ee13b87c0178323272148e0cb2d4812e4b0/task2/practice2.pdf Продвинутые методы безусловной оптимизации]. Срок сдачи - 27 марта (пятница), 23:59.

Задание 3. [https://github.com/JeanPaulShapo/hse20-opt-course/blob/c50d4e4bfdd8b53648b26ef49956ee31b0bf718a/task3/practice3.pdf Метод барьеров]. Срок сдачи - 23 мая (суббота), 23:59.

Задание 4. [https://github.com/JeanPaulShapo/hse20-opt-course/blob/6d6ecdc59641113455d58068c56b49d3f4779371/task4/practice4.pdf Композитная оптимизация]. Срок сдачи - 9 июня (вторник) 23:59.

== Лекции ==
{| class = "wikitable"
|+
! № п/п
! Дата
! Занятие
! Материалы
|-
| align="center"|1
| 15 января 2020
| Введение в курс. Скорости сходимости итерационных процессов. || [https://drive.google.com/file/d/1MXENV3Ryy8SgK3_q_lKB5gBG39qcl8_M/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|2
| 20 января 2020
| Одномерная оптимизация. || [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/4/4d/MOMO16_min1d.pdf Конспект]
|-
| align="center"|3
| 27 января 2020
| Метод градиентного спуска. ||
|-
| align="center"|4
| 3 февраля 2020
| Матричные разложения. Метод Ньютона. ||
|-
| align="center"|5
| 10 февраля 2020
| Метод сопряжённых градиентов для решения СЛАУ. ||
|-
| align="center"|6
| 17 февраля 2020
| Безгессианный метод Ньютона. Разностное дифференцирование. ||
|-
| align="center"|7
| 2 марта 2020
| Квазиньютоновские методы оптимизации ||
|-
| align="center"|8
| 16 марта 2020
| Условия Каруша-Куна-Таккера для условной оптимизации ||
|-
| align="center"|9
| 6 апреля 2020
| Двойственные задачи, симплекс-метод для линейного программирования || [https://youtu.be/J3ZFXVX0st4 видео]
|-
| align="center"|10
| 13 апреля 2020
| Метод Ньютона и логарифмических барьеров для выпуклых задач условной оптимизации || [https://youtu.be/1NyS4b61nQo видео]
|-
| align="center"|11
| 20 апреля 2020
| Негладкая оптимизация. Субградиентный метод. || [https://youtu.be/uxGcpOhLvpM видео]
|-
| align="center"|12
| 27 апреля 2020
| Проксимальный градиентный метод || [https://youtu.be/O6X46icwVUI видео]
|-
| align="center"|13
| 18 мая 2020
| Стохастическая оптимизация || [https://youtu.be/dTa55W-kgjc видео 1] [https://youtu.be/RmYcby79V3s видео 2]
|-
| align="center"|14
| 25 мая 2020
| Риманова оптимизация || [https://youtu.be/nT4FruWbjRI видео]
|-
| align="center"|15
| 01 июня 2020
| Решение задач оптимизации с помощью нейронных сетей || [https://youtu.be/x1BVFRZrs58 видео] [https://arxiv.org/abs/1606.04474 Статья 1] [https://arxiv.org/abs/1803.08475 Статья 2]
|-
|}

== Семинары ==
{| class = "wikitable"
|+
! № п/п
! Дата
! Занятие
! Материалы
|-
| align="center"|1
| 15 января 2020
| Матрично-векторное дифференцирование. || [https://drive.google.com/file/d/1bNWF262guJHTphptCTYARAsUKRPC9QmS/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|2
| 20 января 2020
| Неточная одномерная оптимизация. Классы функций для оптимизации. ||
|-
| align="center"|3
| 27 января 2020
| Метод градиентного спуска. || [https://drive.google.com/file/d/12kSbD8LsQ00BgpNcvCa8eGzcrB4MdaC-/view?usp=sharing ipynb]
|-
| align="center"|4
| 3 февраля 2020
| Выпуклые множества. || [https://drive.google.com/file/d/1IvXdLMTsV3EvwAAr9r4En4PKW5kR3rzi/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|5
| 10 февраля 2020
| Нелинейный метод сопряжённых градиентов. || [https://drive.google.com/file/d/1G3yQx8VzUgylQZgPiuNWtYML7l0cRow_/view?usp=sharing Презентация]
|-
| align="center"|6
| 17 февраля 2020
| Выпуклые функции. || [https://drive.google.com/file/d/1m0IIMRwO-sIe-nhmys0B47ZjLHfIxZ98/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|7
| 2 марта 2020
| Матричные преобразования в квазиньютоновских методах || [https://drive.google.com/file/d/1zlqaDmb84kfZ67BmiMinOKfYCeq68VKO/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|8
| 16 марта 2020
| Задачи условной оптимизации || [https://yadi.sk/d/Op-nmGrl02lLnQ Конспекты]
|-
| align="center"|9
| 6 апреля 2020
| Двойственные задачи, эквивалентные преобразования задач || [https://youtu.be/lRaWpJ8bTok видео] [https://drive.google.com/file/d/1GXgex6RrwWv_wGBh4oYLpUcWD5-Yc3UM/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|10
| 13 апреля 2020
| Преобразование задач к стандартному виду || [https://youtu.be/F0eOsHLqDAU видео] [https://drive.google.com/file/d/1GXgex6RrwWv_wGBh4oYLpUcWD5-Yc3UM/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|11
| 20 апреля 2020
| Субдифференциальное исчисление || [https://youtu.be/vl2qJw5E95U видео] [https://drive.google.com/file/d/175GWh8qsMg6rVO_xkjDvWbmRG_ALzIbm/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|12
| 27 апреля 2020
| Проекции и проксимальные операторы || [https://youtu.be/LDUj7gq8Ty0 видео] [https://drive.google.com/file/d/1U7HbVIoK4KlrZSlioERfJ1g8rvAGSxhS/view?usp=sharing Заметки с семинара]
|-
| align="center"|13
| 18 мая 2020
| Сопряженные функции и нормы || [https://youtu.be/LxsJxOt6xYk видео] [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/c/cb/MOMO20_Conjugate.pdf Конспект]
|-
| align="center"|14
| 1 июня 2020
| Решение задач дискретной оптимизации непрерывными методами || [https://youtu.be/lCCdoEla_7s видео] [https://drive.google.com/file/d/1iEXeHGZ-3gdCT7hcHreOGlBAc1tTZgE8/view?usp=sharing Презентация]
|-
|}

== Дополнительный материал ==
* [https://www.dropbox.com/s/hxympqr7t4yuqqi/extra_1.pdf?dl=0 Конспект] по матрично-векторным скалярным произведениям и нормам.

== Литература ==
# J. Nocedal, S. Wright. [http://www.apmath.spbu.ru/cnsa/pdf/monograf/Numerical_Optimization2006.pdf Numerical Optimization], Springer, 2006.
# A. Ben-Tal, A. Nemirovski. [http://www2.isye.gatech.edu/~nemirovs/OPTIII_LectureNotes2015.pdf Optimization III. Lecture Notes], 2013.
# Y. Nesterov. [http://libgen.io/book/index.php?md5=049F85DF4693D7C3DC27DDDD0720A096 Introductory Lectures on Convex Optimization: A Basic Course], Springer, 2003.
# Ю.Е. Нестеров. [https://mipt.ru/dcam/upload/abb/nesterovfinal-arpgzk47dcy.pdf Методы выпуклой оптимизации], МЦНМО, 2010
# S. Boyd, L. Vandenberghe. [http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/ Convex Optimization], Cambridge University Press, 2004.
# D. Bertsekas. [http://libgen.io/book/index.php?md5=D0DDDF4CF756D16AE5AA77C87ECDEDDA Convex Analysis and Optimization], Athena Scientific, 2003.
# Б.Т. Поляк. [http://premolab.ru/sites/default/files/polyak-optimizationintro.djvu Введение в оптимизацию], Наука, 1983.
# J. Duchi. [https://stanford.edu/~jduchi/PCMIConvex/Duchi16.pdf Introductory Lectures on Stochastic Optimization], Graduate Summer School Lectures, 2016.
# S. Sra et al.. [http://libgen.io/book/index.php?md5=9799B67D2A9C45DCAC9D323252054DAF Optimization for Machine Learning], MIT Press, 2011.
# Y. Nesterov. [https://www.dropbox.com/s/93eq4g8nukveb11/Nesterov.2018.Lectures.on.Convex.Optimization.pdf?dl=0 Lectures on convex optimization], Springer, 2018.

Непрерывная оптимизация (МОП)/2020

2020-05-06T22:58:57Z

Eternius:

__NOTOC__
Методы оптимизации лежат в основе решения многих задач компьютерных наук. Например, в машинном обучении задачу оптимизации необходимо решать каждый раз при настройке какой-то модели алгоритмов по данным, причём от эффективности решения соответствующей задачи оптимизации зависит практическая применимость самого метода машинного обучения. Данный курс посвящен изучению классических и современных методов решения задач непрерывной оптимизации (в том числе невыпуклых), а также особенностям применения этих методов в задачах оптимизации, возникающих в машинном обучении. Основной акцент в изложении делается на практические аспекты реализации и использования методов. Целью курса является выработка у слушателей навыков по подбору подходящего метода для своей задачи, наиболее полно учитывающего её особенности.

'''Преподаватели''': Кропотов Дмитрий Александрович, Гадецкий Артём, Шаповалов Никита, Таскынов Ануар, Гринберг Вадим, Бобров Евгений.

{| class="wikitable"
! Группа !! Расписание !! Ссылка на zoom !! Инвайт для anytask
|-
| 171 || понедельник, лекция в 18:10, семинар в 19:40 || align="center"|https://zoom.us/j/531942418 || align="center"|gQHw1vz
|-
| 172 || понедельник, лекция в 18:10, семинар в 19:40 || align="center"|https://zoom.us/j/531942418 || align="center"|0iPflMg
|}

Группа в Telegram для вопросов по курсу: [https://t.me/joinchat/CHLEHhWx4Rzq5f1m8Cy6cQ ссылка]

Таблица с оценками по курсу: [https://docs.google.com/spreadsheets/d/1JrxkcB19unvWXJ6ZOgmbJ3hUY3hABJqV5uLhAXspApA/edit?usp=sharing ссылка]

Записи занятий в zoom: [https://www.youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0pRd8haE1NGph34yBUUHvUV ссылка]

== Система выставления оценок по курсу ==
В рамках курса предполагается некоторое количество теоретических и практических домашних заданий, а также устный экзамен в конце курса. Каждое задание и экзамен оцениваются исходя из 10-ти баллов. За задания можно получить дополнительные баллы за выполнение бонусных пунктов.
Общая оценка за курс вычисляется по правилу Округление_вверх(0.7*<Оценка_за_семестр> + 0.3*<Оценка_за_экзамен>). <Оценка_за_семестр> = min(10, <Суммарная_оценка_за_задания>*10 / <Максимальная_суммарная_оценка_за_задания_без_бонусов>). Итоговая оценка за курс совпадает с общей оценкой при соблюдении следующих дополнительных условий:
{| class="wikitable"
! Итоговая оценка !! Условия
|-
|align="center"|>=8 || Сданы все задания, кроме одного теоретического задания (на оценку >=4), экзамен сдан на оценку >= 6
|-
|align="center"|>=6 || Сданы все задания, кроме трех (на оценку >=4), экзамен сдан на оценку >= 4
|-
|align="center"|>=4 || Сданы все задания, кроме пяти (на оценку >=4), экзамен сдан на оценку >= 4
|-
|}

== Правила сдачи заданий ==
Теоретические и практические задания сдаются в систему anytask (инвайт см. выше). Эти задания могут быть присланы после срока сдачи, но с задержкой не более одной недели. При этом начисляется штраф из расчёта 0.5 балла в день. Все задания выполняются самостоятельно. Если задание выполнялось сообща или использовались какие-либо сторонние коды и материалы, то об этом должно быть написано в отчёте. В противном случае «похожие» решения считаются плагиатом и все задействованные студенты (в том числе те, у кого списали) будут сурово наказаны.

Теоретические задания сдаются в anytask в виде сканов или набранных в TeX pdf-файлов. '''ВАЖНО!''' Присылаемые сканы должны быть высокого качества, присылаться одним файлом, в котором все листы идут в правильном порядке. В случае плохого качества сканов или же сдачи в формате, отличном от pdf, проверяющий имеет право поставить за работу 0, не проверяя.

== Теоретические ДЗ ==

Задание 1. [https://drive.google.com/open?id=1wmwhCqFBjIfeMSS6VJJYHfDMBC_NGNzh Выпуклые множества и функции]. Срок сдачи - 14 марта (суббота), 23:59.

Задание 2. [https://drive.google.com/open?id=1VAJA_no969xvp5x7CkoZ9JXmg6u9W-jD Условия Каруша--Куна--Таккера. Двойственность.] Срок сдачи - 20 мая (среда), 23.59.

== Практические ДЗ ==

Задание 1. [https://github.com/JeanPaulShapo/hse20-opt-course/blob/d16d202bfa7b97ea82bcc44fe7d08464f2ad23ed/task1/practice1.pdf Методы градиентного спуска и Ньютона]. Срок сдачи - 3 марта (вторник), 23:59.

Задание 2. [https://github.com/JeanPaulShapo/hse20-opt-course/blob/016c3ee13b87c0178323272148e0cb2d4812e4b0/task2/practice2.pdf Продвинутые методы безусловной оптимизации]. Срок сдачи - 27 марта (пятница), 23:59.

Задание 3. [https://github.com/JeanPaulShapo/hse20-opt-course/blob/c50d4e4bfdd8b53648b26ef49956ee31b0bf718a/task3/practice3.pdf Метод барьеров]. Срок сдачи - 23 мая (суббота), 23:59.

== Лекции ==
{| class = "wikitable"
|+
! № п/п
! Дата
! Занятие
! Материалы
|-
| align="center"|1
| 15 января 2020
| Введение в курс. Скорости сходимости итерационных процессов. || [https://drive.google.com/file/d/1MXENV3Ryy8SgK3_q_lKB5gBG39qcl8_M/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|2
| 20 января 2020
| Одномерная оптимизация. ||
|-
| align="center"|3
| 27 января 2020
| Метод градиентного спуска. ||
|-
| align="center"|4
| 3 февраля 2020
| Матричные разложения. Метод Ньютона. ||
|-
| align="center"|5
| 10 февраля 2020
| Метод сопряжённых градиентов для решения СЛАУ. ||
|-
| align="center"|6
| 17 февраля 2020
| Безгессианный метод Ньютона. Разностное дифференцирование. ||
|-
| align="center"|7
| 2 марта 2020
| Квазиньютоновские методы оптимизации ||
|-
| align="center"|8
| 16 марта 2020
| Условия Каруша-Куна-Таккера для условной оптимизации ||
|-
| align="center"|9
| 6 апреля 2020
| Двойственные задачи, симплекс-метод для линейного программирования || [https://youtu.be/J3ZFXVX0st4 видео]
|-
| align="center"|10
| 13 апреля 2020
| Метод Ньютона и логарифмических барьеров для выпуклых задач условной оптимизации || [https://youtu.be/1NyS4b61nQo видео]
|-
| align="center"|11
| 20 апреля 2020
| Негладкая оптимизация. Субградиентный метод. || [https://youtu.be/uxGcpOhLvpM видео]
|-
| align="center"|12
| 27 апреля 2020
| Проксимальный градиентный метод || [https://youtu.be/O6X46icwVUI видео]
|-
|}

== Семинары ==
{| class = "wikitable"
|+
! № п/п
! Дата
! Занятие
! Материалы
|-
| align="center"|1
| 15 января 2020
| Матрично-векторное дифференцирование. || [https://drive.google.com/file/d/1bNWF262guJHTphptCTYARAsUKRPC9QmS/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|2
| 20 января 2020
| Неточная одномерная оптимизация. Классы функций для оптимизации. ||
|-
| align="center"|3
| 27 января 2020
| Метод градиентного спуска. || [https://drive.google.com/file/d/12kSbD8LsQ00BgpNcvCa8eGzcrB4MdaC-/view?usp=sharing ipynb]
|-
| align="center"|4
| 3 февраля 2020
| Выпуклые множества. || [https://drive.google.com/file/d/1IvXdLMTsV3EvwAAr9r4En4PKW5kR3rzi/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|5
| 10 февраля 2020
| Нелинейный метод сопряжённых градиентов. || [https://drive.google.com/file/d/1G3yQx8VzUgylQZgPiuNWtYML7l0cRow_/view?usp=sharing Презентация]
|-
| align="center"|6
| 17 февраля 2020
| Выпуклые функции. || [https://drive.google.com/file/d/1m0IIMRwO-sIe-nhmys0B47ZjLHfIxZ98/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|7
| 2 марта 2020
| Матричные преобразования в квазиньютоновских методах || [https://drive.google.com/file/d/1zlqaDmb84kfZ67BmiMinOKfYCeq68VKO/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|8
| 16 марта 2020
| Задачи условной оптимизации || [https://yadi.sk/d/Op-nmGrl02lLnQ Конспекты]
|-
| align="center"|9
| 6 апреля 2020
| Двойственные задачи, эквивалентные преобразования задач || [https://youtu.be/lRaWpJ8bTok видео] [https://drive.google.com/file/d/1GXgex6RrwWv_wGBh4oYLpUcWD5-Yc3UM/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|10
| 13 апреля 2020
| Преобразование задач к стандартному виду || [https://youtu.be/F0eOsHLqDAU видео] [https://drive.google.com/file/d/1GXgex6RrwWv_wGBh4oYLpUcWD5-Yc3UM/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|11
| 20 апреля 2020
| Субдифференциальное исчисление || [https://youtu.be/vl2qJw5E95U видео] [https://drive.google.com/file/d/175GWh8qsMg6rVO_xkjDvWbmRG_ALzIbm/view?usp=sharing Конспект]
|-
| align="center"|12
| 27 апреля 2020
| Проекции и проксимальные операторы || [https://youtu.be/LDUj7gq8Ty0 видео] [https://drive.google.com/file/d/1U7HbVIoK4KlrZSlioERfJ1g8rvAGSxhS/view?usp=sharing Заметки с семинара]
|-
|}

== Дополнительный материал ==
* [https://www.dropbox.com/s/hxympqr7t4yuqqi/extra_1.pdf?dl=0 Конспект] по матрично-векторным скалярным произведениям и нормам.

== Литература ==
# J. Nocedal, S. Wright. [http://www.apmath.spbu.ru/cnsa/pdf/monograf/Numerical_Optimization2006.pdf Numerical Optimization], Springer, 2006.
# A. Ben-Tal, A. Nemirovski. [http://www2.isye.gatech.edu/~nemirovs/OPTIII_LectureNotes2015.pdf Optimization III. Lecture Notes], 2013.
# Y. Nesterov. [http://libgen.io/book/index.php?md5=049F85DF4693D7C3DC27DDDD0720A096 Introductory Lectures on Convex Optimization: A Basic Course], Springer, 2003.
# Ю.Е. Нестеров. [https://mipt.ru/dcam/upload/abb/nesterovfinal-arpgzk47dcy.pdf Методы выпуклой оптимизации], МЦНМО, 2010
# S. Boyd, L. Vandenberghe. [http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/ Convex Optimization], Cambridge University Press, 2004.
# D. Bertsekas. [http://libgen.io/book/index.php?md5=D0DDDF4CF756D16AE5AA77C87ECDEDDA Convex Analysis and Optimization], Athena Scientific, 2003.
# Б.Т. Поляк. [http://premolab.ru/sites/default/files/polyak-optimizationintro.djvu Введение в оптимизацию], Наука, 1983.
# J. Duchi. [https://stanford.edu/~jduchi/PCMIConvex/Duchi16.pdf Introductory Lectures on Stochastic Optimization], Graduate Summer School Lectures, 2016.
# S. Sra et al.. [http://libgen.io/book/index.php?md5=9799B67D2A9C45DCAC9D323252054DAF Optimization for Machine Learning], MIT Press, 2011.
# Y. Nesterov. [https://www.dropbox.com/s/93eq4g8nukveb11/Nesterov.2018.Lectures.on.Convex.Optimization.pdf?dl=0 Lectures on convex optimization], Springer, 2018.

Теория вероятностей 2018/2019 (пилотный поток)

2018-12-12T22:15:06Z

2018-11-19T23:50:15Z

Eternius: