Новые вызовы в современной теории вероятностей в пространствах высокой размерности и ее применениях в машинном обучении.

На конференцию приглашаются в качестве слушателей бакалавры/специалисты 3-4 курсов российских вузов, а также магистры и аспиранты, обучающихся по группам специальностей: математика, прикладная математика и информатика.

Для освоения программы конференции студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

1. Знания высшей математики (линейная алгебра, дискретная математика, теория вероятностей) и теоретических основ компьютерных наук (алгоритмы, сложность вычислений);

2. Основы программирования (языки Matlab или Python, алгоритмы и структуры данных);

3. Знание английского языка, достаточное для прослушивания лекций и чтения англоязычной литературы.

Форма организации отбора студентов и аспирантов:
Резюме.

Резюме должно содержать следующую информацию: 

- ФИО, дата рождения, место учебы;

- перечень основных курсов в области высшей математики и программирования, прослушанных ранее, а также результаты аттестации по этим курсам;

- описание опыта работы в научных лабораториях (стаж, функционал, полученные компетенции);

- перечень научных публикаций;

- перечень научных конференций и школ, в которых студент принимал участие;

- уровень владения английским языком.

Справка с места обучения или диплом, если вы уже окончили обучение;

Настоящая конференция посвящена обсуждению последний достижений в современной теории вероятностей в высокой размерности и ее приложениях к анализу стохастических алгоритмов машинного обучения. Ключевые темы конференции:

- теория концентрация меры

- случайные матрицы

- стохастическая геометрия

- (вычислительный) оптимальный транспорт

- математика машинного обучения и глубинных сетей

Научная программа конференции включает два мини-курса и серию приглашенных докладов. Молодые участники конференции смогут

- ознакомиться с основными методами и результатами теории вероятностей в высокой размерности;

-ознакомиться с различными приложениями в машинном обучении;

- начать подготовительную работу над научно-исследовательскими проектами в области теории вероятностей в высокой размерности и приложениям в машинном обучении.

Язык конференции: русский и английский.

Организационный комитет: Кузнецова В.А., Наумов А.А., Ненашев А.С.

Бобков Сергей Германович, д.ф.-м.н., Университет Миннесоты; НИУ ВШЭ

Богачев Владимир Игоревич, д.ф.-м.н., МГУ им. М.В. Ломоносова

Запорожец Дмитрий Николаевич, д.ф.-м.н, ПОМИ РАН

Зимин Александр Павлович, НИУ ВШЭ

Колесников Александр Викторович, д.ф.-м.н., НИУ ВШЭ

Косов Егор Дмитриевич, к.ф.-м.н., МГУ им. М.В. Ломоносова

Лифшиц Михаил Анатольевич, д.ф.-м.н., СПБГУ

Наумов Алексей Александрович, к.ф.-м.н., PHD, НИУ ВШЭ

Пучкин Никита Андреевич, НИУ ВШЭ

Самсонов Сергей Владимиров, НИУ ВШЭ

Спокойный Владимир Григорьевич, к.ф.-м.н., Институт Вейерштрасса и Университет Гумбольдта, Германия; ИППИ РАН

Степанов Евгений Олегович , д.ф.-м.н., ПОМИ РАН

Тихомиров Александр Николаевич, д.ф.-м.н., КОМИ НЦ УРО РАН

Ульянов Владимир Васильевич, д.ф.-м.н., МГУ им. М.В. Ломоносова

Шапошников Станислав Валерьевич, д.ф.-м.н., МГУ им. М.В. Ломоносова

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо получить и отправить на почту oumr.university@talantiuspeh.ru скан-копии:

1) справки о санитарно-эпидемиологическом окружении, полученной не ранее чем за 3 дня до выезда в Университет;

2) справки с отрицательным результатом тестирования методом ПЦР на новую коронавирусную инфекцию COVID-19, полученной не ранее чем за 3 дня до выезда в Университет.

По приезде в Университет участникам образовательного модуля следует предоставить оригиналы указанных документов (справки и результата теста) во время регистрации участников.

Образовательные организации высшего образования:

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
https://miem.hse.ru/

Научные организации:

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки "Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук"
https://iitp.ru  

Технологические партнеры:

ООО "Техкомпания Хуавэй"
 https://huawei.ru/  
https://career.huawei.ru/rri/