ЛекториумМедиатека
Поиск
Личный кабинет

Computer Science клуб при ПОМИ РАН

Computer Science клуб создан в Санкт-Петербурге в сентябре 2007 года при поддержке Антона Лиходедова, на сегодняшний день поддержку клубу оказывают Антон Лиходедов (Deutsche Bank) и Юрий Богданов (Rigmora Holdings).

Основная цель — познакомить студентов с классическими результатами, современным положением дел и открытыми задачами в различных областях computer science. Лекции читаются местными и приглашёнными преподавателями в Мраморном зале ПОМИ РАН. Вход на лекции свободный, регистрация не требуется. За время существования клуба его посетило более пятидесяти тысяч студентов различных вузов. В среднем на лекции присутствует около тридцати слушателей, среди которых не только студенты, но и аспиранты, выпускники вузов. Координатор клуба — Александр Куликов.

Курсы лекций

149

Онлайн-курсы по программированию

3

Отдельные записи

45
  1. Алгоритмы и программыАльфред Хайруллин
  2. Алгоритм Hub Labeling для поиска кратчайших путей в графеАндрей Гольдберг
  3. Архитектура GPUЭдуард Храмченков
  4. Введение в анализ потоковых данныхПавел Маврин
  5. Введение в биоинформатику. ДНК, мотивы, профилиНиколай Вяххи
  6. Введение в имитационное моделирование. Разработка имитационных моделейТимур Девятков
  7. Введение в кликовые моделиИлья Марков
  8. Введение в проективную геометрию для компьютерного зрения. Лекция 3Виктор Ерухимов
  9. Введение в проективную геометрию для компьютерного зрения. Лекция 4Виктор Ерухимов
  10. Вероятностные алгоритмыДаниил Мусатов
  11. Вероятностные вычисленияАльфред Хайруллин
  12. Графы в биоинформатикеНиколай Вяххи
  13. Иерархия памяти GPUЭдуард Храмченков
  14. Интерактивные алгоритмы. Лекция 1Даниил Мусатов
  15. Интерактивные алгоритмы. Лекция 2Даниил Мусатов
  16. Использование библиотек C++ для программирования на OpenCL и CUDAДенис Демидов
  17. Использование структурированных данных в информационном поискеЮрий Лифшиц
  18. Класс PSPACE. Лекция 1Даниил Мусатов
  19. Класс PSPACE. Лекция 2Даниил Мусатов
  20. Машинное обучение. CSClub Казань. Лекция 1Сергей Николенко
Показать все 45 записей
  1. Машинное обучение. CSClub Казань. Лекция 2Сергей Николенко
  2. Машинное обучение. CSClub Казань. Лекция 3Сергей Николенко
  3. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 1Виталий Осипов
  4. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 2Виталий Осипов
  5. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 3Виталий Осипов
  6. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 4Виталий Осипов
  7. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 5Виталий Осипов
  8. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 6Виталий Осипов
  9. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 7Виталий Осипов
  10. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 8Виталий Осипов
  11. Поиск кратчайших путей в дорожных сетях: от теории к реализации. Лекция 9Виталий Осипов
  12. Полиномиальная иерархияДаниил Мусатов
  13. Понятие бесконечностиАлексей Марченко
  14. Примеры реализации алгоритмов и решения задач с помощью GPUЭдуард Храмченков
  15. Программируемые языки программирования: введение в системы с открытой реализациейРоман Попов
  16. Программная модель CUDAЭдуард Храмченков
  17. Профилирование атрибутов пользователей из множества источников данных различной модальностиАлександр Фарсеев
  18. Рациональные интерактивные доказательства. Лекция 1Даниил Мусатов
  19. Рациональные интерактивные доказательства. Лекция 2Даниил Мусатов
  20. Редакционное расстояние и выравнивание. Лекция 1Николай Вяххи
  21. Редакционное расстояние и выравнивание. Лекция 2Николай Вяххи
  22. Семинар. Двойной храповик и Signal, и почему ими пользуются больше миллиарда людейYevgeniy Dodis
  23. Хроматические числа графов, жадные алгоритмы раскраски и их уточненияАндрей Райгородский
  24. Эффективные алгоритмы для поиска подстрок в строкахНиколай Вяххи
  25. Learning User Preferences from Multi-Modal DataHady W. Lauw