Образовательная программа «Компьютерные науки»
Аспиранты 1 года обучения
Научный руководитель: Ю.Б. Порозов
Утвержденная тема диссертации: Разработка алгоритмов на основе методов машинного обучения и молекулярной динамики для рационального дизайна пептидов, связывающихся с белками
Утвержденная тема диссертации: Разработка алгоритмов на основе методов машинного обучения и молекулярной динамики для рационального дизайна пептидов, связывающихся с белками
Научный руководитель: Д.А. Рюмин
Утвержденная тема диссертации: Модели и методы мультимодального распознавания аффективных состояний человека для человеко-машинного взаимодействия
Утвержденная тема диссертации: Модели и методы мультимодального распознавания аффективных состояний человека для человеко-машинного взаимодействия
Аспиранты 2 года обучения
Научный руководитель: Ю.Б. Порозов
Утвержденная тема диссертации: Задача построения эволюционного пространства для описания глобального нуклеотидного разнообразия и эволюционных процессов
Утвержденная тема диссертации: Задача построения эволюционного пространства для описания глобального нуклеотидного разнообразия и эволюционных процессов
Научный руководитель: Ю.Б. Порозов
Утвержденная тема диссертации: Разработка методов машинного обучения для семплирования конформационных ландшафтов белков
Утвержденная тема диссертации: Разработка методов машинного обучения для семплирования конформационных ландшафтов белков
Аспиранты 3 года обучения
Научный руководитель: С.В. Федоренко
Утвержденная тема диссертации: Токенизация в задачах обработки естественного языка
Утвержденная тема диссертации: Токенизация в задачах обработки естественного языка
Научный руководитель: А.В. Суворова
Утвержденная тема диссертации: Разработка системы эффектов на базе коэффектов, применимой в языках программирования общего назначения
Утвержденная тема диссертации: Разработка системы эффектов на базе коэффектов, применимой в языках программирования общего назначения
Научный руководитель: С.Н. Кольцов
Утвержденная тема диссертации: Оптимизация алгоритмов машинного обучения с помощью параметризованных функций
Утвержденная тема диссертации: Оптимизация алгоритмов машинного обучения с помощью параметризованных функций