Metadata
Title
Оптимизационные методы искусственного интеллекта
Category
general
UUID
7c850eef8ef74d73ac0f0802343cc117
Source URL
https://asvk.cs.msu.ru/uchebnyj-process/chitaemye-kursy/optimizacionnye-metody-i...
Parent URL
https://asvk.cs.msu.ru/
Crawl Time
2026-03-17T08:22:03+00:00
Rendered Raw Markdown

Оптимизационные методы искусственного интеллекта

Source: https://asvk.cs.msu.ru/uchebnyj-process/chitaemye-kursy/optimizacionnye-metody-iskusstvennogo-intellekta/ Parent: https://asvk.cs.msu.ru/

Оптимизационные методы искусственного интеллекта

Как пойти учиться на АСВК

Об учебе

Читаемые курсы

Материалы для Гос. Экзамена

Требования к курсовой

Спецсеминары

Ознакомительный спецкурс

Вычислительные ресурсы

Инструменты и сервисы

Оформление работ

Публикации студентов

Программа магистратуры

Формат курса: Курс является межфакультетским и является спецкурсом по выбору для студентов ВМК.\ Читается в весеннем семестре.

Преподаватели: Костенко Валерий Алексеевич (лекции).\ Кандидат технических наук, доцент кафедры АСВК, ВМК МГУ.

Основные научные интересы: методы комбинаторной оптимизации, теория расписаний.

Аннотация: Курс лекций относится к разделу искусственного интеллекта «Планирование и поиск решений в пространстве состояний» и представляет интерес для студентов естественнонаучных и гуманитарных факультетов, которые используют методы оптимизации в ходе выполнения ими научно-исследовательской работы. Для освоения материала требуются знания основ теории графов и основ теории вероятностей. В курсе рассматриваются алгоритмы оптимизации, опирающиеся на метод проб и ошибок: генетические и эволюционные алгоритмы, алгоритмы имитации отжига, муравьиные алгоритмы, алгоритмы случайного поиска (ненаправленного, направленного, направленного с самообучением). Рассматриваются теоретические основы построения алгоритмов, применение алгоритмов для решения задач планирования и построения расписаний. В лекциях приводятся простые и наглядные примеры, поясняющие теоретический материал.

Программа курса (docx)

Материалы курса (2025-2026 уч. год)

Как пойти учиться на АСВК

Об учебе

Читаемые курсы

Требования к курсовой

Спецсеминары

Ознакомительный спецкурс

Вычислительные ресурсы

Оформление работ

Инструменты и сервисы

Публикации студентов

Программа магистратуры