Оголошення:

10 жовтня 2018 р. для студентів КАУ починається курс лекцій

"Вступ до машинного навчання"

викладач к.т.н. Андрійчук О.В., с.н.с. Інституту програмних систем Національної академії наук України.

Реєстрація на курс для студентів КАУ

______________________________________________________________________________________

 


admission2018

12.07.2018 Кафедра математики КАУ розпочала набір на 1-й курс магістратури за спеціальністю 122 -- Комп'ютерні науки, спеціалізація "Штучний інтелект та наука про дані".

Інформацію щодо вступу на кафедру математики можна знайти за посиланням.

Орієнтовний перелік дисциплін за вибором

Теми магістерських робіт


 Кафедра математики КАУ готує магістрів та докторів філософії з сучасних напрямків математики:

1) методи комутативної та некомутативної алгебричної геометрії та їх застосування у суміжних галузях математики та теоретичної фізики;
2) динаміка та стійкість багатовимірних систем;
3) нелінійний аналіз та теорія диференціальних рівнянь в частинних похідних;
4) функціональний аналіз;
5) комплексний аналіз та теорія потенціалу;
6) теорія диференціальних рівнянь та динамічних систем;
7) обчислювальна математика;
8) теорія випадкових процесів;
9) теорія функцій;
10) теорія наближень;
11) топологія;
12) фрактальний аналіз. 

 

Якщо Вам подобається математика, то не потрібно шукати можливості навчання за кордоном. Отримавши повну освіту в Київському Академічному Університеті, Ви отримаєте важливі навички для роботи за бажаною спеціальністю і легко знайдете роботу за фахом. 

Аспірантура і написання дисертації відкривають ще більше можливостей -- після захисту Ви матимете можливість на кілька місяців або років виїжджати до інших країн, або поїхати на стажування на постдок.

Однак, найкращі можливості для математика-дослідника відкриваються після захисту дисертації, оскільки диплом кандидата наук (зараз доктора філософії) завжди визнавався усіма престижними світовими Університетами на рівні диплому PhD. Західні університети охоче приймають науковців з України як на роботу, так і на довгострокові та короткострокові стажування. Крім того, у Вас буде можливість займатися улюбленою справою та спілкуватися з математиками всіх провідних країн світу. 

Викладачі КАУ зроблять все можливе, щоб Ваші знання в обраній галузі були сучасними і повними. Однак, саме від Вас залежить їх вдале застосування для розв’язування численних проблем, які в тому числі постають в математиці в процесі її розвитку.


З розкладом лекцій та іншою актуальною інформацією можна ознайомитися на сайті кафедри математики.

Logo курси з математикиНа Кафедрі математики при Інституті математики НАН України проводяться 
Інтенсивні курси з математики для працівників ІТ сфери, студентів та вчителів, а також тих, хто хоче поступити на Кафедру математики на спеціальності 111 - Математика, 113 - Прикладна математика, 122 - Комп'ютерні науки.
 
 В програму курсу входять:
 1. Лінійна алгебра та аналітична геометрія 
 2. Математичний аналіз 
 3. Теорія ймовірностей та математична статистика 
Викладачі - співробітники Інституту математики НАН України. Початок занять у вечірній час. За більш детальною інформацією звертайтеся за посиланням
 
Адреса проведення курсів: Інститут математики НАН України , вул. Терещенківська 3.

 

ML 1П'ятниця 26 жовтня 2018 о 17:00 семінар "Математичні методи у застосуваннях до комп'ютерних наук та штучного інтелекту"

Доповідач: проф. А.Ю. Дорошенко (КАУ, НТУУ "КПІ" та Інститут програмнитх систем НАНУ)

Тема: "Формальні та адаптивні методи паралельного програмування"

Місце проведення: Інститут математики НАН України (вул. Терещенківська, 3, ауд. 208)

08 червня 2018 о 17:00 семінар "Математичні методи у застосуваннях до комп'ютерних наук та штучного інтелекту"

Доповідач: Сергій Корнєєв

Тема: Аксіоматичний підхід до створення штучного інтелекту – «загального типу» - Artificial General Intelligence (AGI)

План доповіді:

  1. Концепція штучного інтелекту загального типу – “AGI”.
  2. Відмінність концепції «Систем автоматичного регулювання» - традиційний кібернетичний підхід - від «Систем штучного інтелекту загального типу».
  3. Сутність аксіоматичного підходу до створення штучного інтелекту загального типу, запропонованого автором в 2014-2018рр.
  4. Операційні системи штучного інтелекту загального типу.
  5. Загальна дискусія по запропонованим темам, короткі виступи учасників.
Місце проведення: Інститут математики НАН України (вул. Терещенківська, 3, ауд. 208)

Методи оптимального керування

Теорія динамічних ігор

Мультиагентні системи

Конфліктно-керовані системи

Математичне моделювання навколишнього середовища в інформаційних системах підтримки рішень з екологічної безпеки

Інформаційні системи підтримки рішень на підставі математичних моделей навколишнього середовища

Асиміляція даних вимірювань та ідентифікація пареметрів у математичних моделях

Грід - технології для розподілених обчислень та обробки даних. Хмарні обчислення

Чисельні методи розв’язання рівнянь математичних моделей навколишнього середовища

Обчислювальні методи та математичне моделювання в системній біології

Експертні технології підтримки прийняття рішень

Вступ до машинного навчання

Практичний курс машинного навчання

Вступ до нейронних мереж і глибокого навчання

Розпізнавання зображень

Високонавантажені Web-системи та Аналітика Web-контенту

Програмування мобільних пристроїв

Програмування на мові Haskell

Додаткові глави з теоріі ймовірності та статистики

Додаткові глави з математики

Практичні аспекти створення систем із штучним інтелектом

Системи символьних обчислень

 

KAU DSS Howto 355x200 19 жовтня 2018 р. на Кафедрі математики КАУ відбудеться MeetUp “How to become a Data Scientist: Essential competencies, skills and what employers are looking for?” в рамках KAU Data Science School

На цій зустрічі ми обговоримо та спробуємо знайти відповіді на питання,
- Що означає бути спеціалістом у галузі Data Science
- Необхідні компетенції для успішного Data Scientist: що треба знати і уміти практично
- Як правильно прочитати об'яву на роботу і як підготуватись до інтерв'ю
- Ресурси для вивчення і практики з Data Science

Також на зустрічі Ви зможете познайомитися та обмінятися досвідом з іншими, кому цікава галузь Data Science, дізнатися про їх досвід та точку зору на особливості роботи і  навчання в цій галузі.

Зустріч відбудеться у форматі вільної дискусії. Передбачена також можливість організації пітч-сесії.

Мова дискусії: українська або англійська.

Запрошений спікер: Юрій Демченко, вчений з української наукової діаспори, науковий співробітник і лектор в Університеті м. Амстердам.


Основні напрямки його наукових інтересів включають Data Science, Big Data Architecture & Infrastructure, Cloud Architecture and Cloud Security, Data Centric Applications.

Юрій є керівником проекту EDISON, завданням якого є координація  роботи з формування професійних та освітніх стандартів нової професії Data Scientist та розвиток необхідних базових та підтримуючих компонент цих стандартів. Головний продукт проекту EDISON - Data Science Framework (EDSF), що визначає основні компетенції, навички, знання і професійні риси спеціалістів з Data Science. Зараз цей проект розвивається як Open Source github project

Юрій -- частий запрошений пленарний доповідач на багатьох міжнародних конференціях, він також проводить регулярні семінари з впровадження технологій Big Data в компаніях, організації команд з Data Science та їх тренінгу.

Місце проведення: ауд 305, Кафедра математики Київського академічного університету, Інститут математики НАН України, Терещенківська, 3

Час, дата: 19:00, 19 жовтня 2018

Запрошуються усі охочі, що цікавляться науками про дані або хочуть стати дата-науковцями, роботодавці, які шукають спеціалістів і спеціалісти, що вже давно працюють у цій галузі.

Участь у заході є безкоштовною, але кількість місць обмежена, тому для участі потрібно зареєструватися. Перевага буде надаватися тим, що зареєструються першими.

MeetUp відбудеться в рамках KAU Data Science School.

KAU Data Science School — це Школа, під час якої усі бажаючі можуть дізнатися про те, що представляють собою Data Science та Machine Learning та ознайомитися із основними методами та особливостями роботи у цих науках. Передбачені курси із дисциплін, у яких широко використовуються методи науки про дані, де у слухачів буде можливість подивитися, як саме методи Data Science використовуються у інших галузях та дізнатися про особливості їх використання.