Теми магістреських робіт:

1. Методи глибинного навчання для задач розумного міста та села. (Дипломна робота в рамках Європейського проєкту ERA-Planet SMURBS на тему використання штучного інтелекту та глибинного навчання для потреб сталого розвитку міст та сіл)

2. Класифікація земного покриву на основі Big Data. (Дипломна робота в рамках проєкту ERA-Planet GEOEssential та Amazon-GEO Grant “Methodology for SDGs indicators assessment” на тему використання підходів Big Data та машинного навчання для розробки методології класифікації земного покрову на основі різнорідних супутникових та геопросторових даних з імплементацією в хмарну платформу Amazon Web Service)

3. Моніторинг цілей сталого розвитку на основі хмарних технологій AWS. (Дипломна робота виконується в рамках проєкту Amazon-GEO Grant. Пропонується розробити інформаційну систему на базі хмарної платформи Amazon Web Services (Open Data Cube), яка буде включати в себе основні методики глибинного навчання, аналізу супутникових даних для розрахунку індексів цілей сталого розвитку з використанням відкритих джерел даних)

ЯблокоУ вересні 2019 продовжив роботу Гурток із фізики для школярів, організований студентами Фізичного факультету Київського національного університету імені Тараса Шевчента. Гурток працює для учнів 7-9 класів.
Детальніше

"Жінки в математиці" - захід, головними цілями якого є популяризація математики серед дівчат, зменшення гендерного дисбалансу в цій сфері, надання можливості школяркам та студенткам встановити особисті контакти з успішними жінками-математиками. 
Де?Інститут математики НАН України 
Коли? - 20 квітня 2019 року 
Детальніше