Огласи за студенте

Математички факултет, Универзитет у Београду

Сви огласи

7. сезона студентске праксе „NIS Calling“

Компанија НИС организује 7. сезону студентске праксе „NIS Calling“ у оквиру ког студенти одабраних факултета могу стећи праксу из различитих области пословања нафтне индустрије и тако добити шансу за прве професионалне кораке у НИС-у.

Програм је намењен студентима 3. и 4. године и мастер студија. Предвиђених 480 сати праксе могу се распоредити у складу са обавезама студената на факултету током четири месеца. Почетак праксе у овом циклусу планиран је за почетак јула, а програм ће обухватити 30 кандидата. Пријава траје до 24. априла путем линка. Више детаља о програму се може наћи овде.

Семинар Катедре за вероватноћу и статистику, 18. април 2023.

Наредни састанак Семинара Катедре за вероватноћу и статистику биће одржан у уторак, 18. априла 2023, у сали 840 Математичког факултета, са почетком у 17:15 часова.

Предавач: Милена Вулетић (Универзитет у Оксфорду)

Наслов предавања: Fin-GAN: FORECASTING AND CLASSIFYING FINANCIAL TIME SERIES VIA GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

Абстракт: We investigate the use of Generative Adversarial Networks (GANs) for probabilistic forecasting of financial time series. To this end, we introduce a novel economics-driven loss function for the generator. This newly designed loss function renders GANs more suitable for a classification task, and places them into a supervised learning setting, whilst producing full conditional probability distributions of price returns given previous historical values. Our approach moves beyond the point estimates traditionally employed in the forecasting literature, and allows for uncertainty estimates. Numerical experiments on equity data showcase the effectiveness of our proposed methodology, which achieves higher Sharpe Ratios compared to classical supervised learning models, such as LSTMs and ARIMA.

Предавање је могуће пратити и онлајн, путем следећег линка:
https://zoom.us/j/95910978522?pwd=T2U2aXY2VklHZHh6aiswQTQ2RXREdz09
Meeting ID: 959 1097 8522
Passcode: 451968

КГТА семинар, 13. април 2023.

Детаљније: Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 13. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ од 12.15 до 13.30 часова.

Предавач: Раде Живаљевић

Наслов предавања: ГЕЈЛОВА ТРАНСОРМАЦИЈА И ОРЈЕНТИСАНИ МАТРОИДИ (2. део)

Апстракт: Гејлова трансформација, као метод за изучавање комбинаторне структуре конвексних политопа, има и неочекиване и врло интересатне примене у математици и природним наукама. У овом и следећим предавањима следимо неке од ових примена, нпр. Антона Ајзенберга који у свом блогу https://vk.com/wall-174278716_361?lang=en говори о примени на фазне дијаграме у геоехемији. Видећемо и каква је улога Гејлове трансформације у теорији орјентисаних матроида, али биће речи и о везама са интеграбилним динамичким системима и другим темама. Предавања су из класе „креда луталица“ (тј. намењена су широј публици и сви су позвани да дају свој допринос).

Напомене: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/XZawgjASPavABY37A/2t2yGBvU01onPAP3aSUKiNFb2Skjk-3w5XJruW-yaZh

Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/sd3bebvvcBSNtN78B

Open day //@// Crater Training Center

Crater Training Center у суботу 22. априла организује Open Day.

Сатница:

  1. од 10ч до 13ч радионица Zbrusha и радионица Motion Graphics
  2. од 13ч до 15ч представљање курсева

Више детаља можете пронаћи на овом линку.

Семинар за вештачку интелигенцију, 12. април 2023.

Детаљније: Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 12. априла 2023, са почетком у 19 часова.

Предавачи: Милош Кошпрдић, Никола Милошевић, Bayer, Истраживачко-развојни институт за вештачку интелигенцију Србије

Наслов предавања: ПРЕПОЗНАВАЊЕ БИОМЕДИЦИНСКИХ ИМЕНОВАНИХ ЕНТИТЕТА БЕЗ И СА МАЛО ПРИМЕРА

Апстракт: Код препознавања именованих ентитета у специфичним доменима као што је биомедицински често је потребно додати нови тип именованог ентитета. Међутим, креирање података са примерима за машинско учење је често скуп, дуготрајан, и досадан посао. У овој презентацији ћемо представити алгоритам машинског учења заснован на трансформер моделима који је у стању да успешно препозна нове именоване ентитете без задатих примера тог ентитета у току учења (zero-shot learning). Такође, развили смо и методу која омогућава фино подешавање модела на основу само неколико примера. Фино подешавање уз помоћ само једног или 10 примера даје резултате који су готово упоредиви са тренирањем модела на целом скупу од неколико хиљада примера. Овај метод је плод сарадње фармацеутске компаније Bayer и Истраживачко-развојног института за вештачку интелигенцију Србије.

Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CW5nJWDSEZDj7p32p

Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/4LNW8WtML7rLKojoz

Семинар из астрономије и астрофизике, 11. април 2023.

Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 11. априла 2023, у сали 809 Математичког факултета са почетком у 18 часова.

Предавач: Dr Marco Fenucci, NEO Dynamicist, ESA NEO Coordination Centre – Deimos Space, Italy

Наслов предавања: PROPER ELEMENTS OF NEAR-EARTH ASTEROIDS: THEORY, APPLICATIONS, AND NEW RESULTS

Семинар за рачунарство и примењену математику, 11. април 2023.

Детаљније: Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн и уживо у уторак, 11. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.

Предавач: Никола Зорнић, Факултет организационих наука, Универзитет у Београду

Наслов предавања: МЕТОДОЛОШКИ ОКВИР ЗА ИНТЕГРАЦИЈУ АЛГОРИТАМА МАШИНСКОГ УЧЕЊА У МОДЕЛЕ СИМУЛАЦИЈЕ ЗАСНОВАНЕ НА АГЕНТИМА

Апстракт: Моделирање и симулација засновани на агентима је један од новијих приступа у рачунарској симулацији. Овај вид симулације се најчешће користи за представљање комплексних система и заснован је на аутономним агентима и њиховим међусобним интеракцијама. Подаци су нам све доступнији, што треба искористити и приликом изградње модела. Коришћењем историјских података могуће је научити алгоритме машинског учења и користити их за ново доношење одлука. Овим алгоритмима је могуће заменити традиционално коришћену функцију корисности, а која у моделе уноси одређени ниво субјективности и умањује веродостојност модела. Коришћењем хибридног приступа и интеграцијом алгоритама машинског учења у моделе симулације засноване на агентима повећава се ниво квалитета одлучивања агената у међусобним интеракцијама.

Напомена: Линк за онлајн приступ:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So

За активно учешће неопходна је регистрација преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/wnz6oyxsQsy29LfJA/MjQ__eH607WeAL9X7IFtUI98xdQQgVkp-ljiEKPPfXr

Компанија Велсера организује праксе за студенте завршних година техничких факултета

Velsera је биотехнолошка софтверска компанија која се бави развојем платформе за анализу и интерпретацију биомедицинских података са примарним фокусом на генетске податке. Позивамо студенте завршних година Математичког факултета да се пријаве за праксу у Technical Support тиму.

Циљ праксе је да развијете своје знање из коришћења база података у продукционом окружењу, испробате рад у тиму и научите како да решите техничке проблеме на платформи са модерном микросервисном архитектуром. Кроз читав процес ћете имати подршку ширег тима и ваш развој ће пажљиво пратити и подржавати ментор. Наш план је да пракса траје 3 месеца и да током тог времена постоји адекватна компензација за време које проведете са нама.

Technical Support Intern

Рок за пријављивање је 19. април 2023. године. Након тога, уколико прођете у ужи круг, позваћемо вас на кратак разговор са члановима тима. Очекивани почетак програма праксе је средином маја месеца. Пракса ће се одржавати комбиновано – онлајн и у просторијама Velsera у Београду.

За више информација о програму и пријави посетите Velsera страницу Каријера.

Семинар Катедре за рачунарство и информатику, 6. април 2023.

Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у четвртак, 6. априла 2023. са почетком у 18 часова.

Предавач: Јелена Марковић

Наслов предавања: КЕЛЕРОВА ХИПОТЕЗА

Апстракт предавања је доступан на следећој адреси:
http://computing.math.rs/files/2023-04-06-jelena-markovic.pdf

Линк за приступ предавању: http://computing.math.rs/meet

Семинар Геометрија и примене, 6. април 2023.

Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 6. априла 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 17.15 часова.

Предавач: Ђорђе Коцић, Математички факултет, Универзитет у Београду

Наслов предавања: ХИПЕРПОВРШИ БЛИЗУ КЕЛЕРОВЕ СФЕРЕ S^6

Апстракт: Ендоморфизам Ј тангентног раслојења реалне диференцијабилне многострукости N, који задовољава једнакост $Ј^2=-id$, зове се скоро комплексна структура на многострукости N. Ако је Ј додатно и изометрија, онда је Риманова многострукост (N,g) скоро Хермитска многострукост. Показаћемо да се на шестодимензионој сфери $S^6$, уз помоћ векторског производа чисто имагинарних октониона, може увести скоро комплексна стуктура Ј, која је притом и близу Келерова. Увешћемо појмове Хопфових хиперповрши сфере $S^6$ и структурног Јакобијевог оператора. Изучавање Риманових подмногострукости у различитим амбијентним просторима преко њихових Јакобијевих оператора активно је у претходним годинама. Многобројни резултати баве се питањем постојања хиперповрши чији структурни Јакобијев оператор задовољава неке услове паралелности. Већина познатих резултата бави се Келеровим многострукостима, где паралелност скоро комплексне структуре омогућава једноставнији рачун. Инспирисани тиме, желимо да иницирамо испитивање сличних проблема на близу Келеровим многострукостима, конкретно на сфери $S^6$. То захтева мало другачији приступ, тако да ћемо конструисати покретни репер дуж хиперповрши са којим ћемо радити. На крају ћемо видети неке од услова код којих смо успели да испитамо постојање хиперповрши.

Напомене: Семинар је могуће пратити и онлајн. Регистрација за учешће на семинару:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/5vJy5i44YQbMdSuDZ

Уколико сте већ регистровани, предавање можете пратити на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/jJPbbrZF9BLD73r5m

Неулоговани корисници могу пратити пренос предавања на овом линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/cngMrxTa7WoFSKZJn/ddPssjwsP40vEFRiLjVYEt-bWXLwl-VPYEEFMQjMOG1

Партнери Математичког факултета

Године рада сајта

Категорија огласа

Фирми и организација које постављају огласе

Огласа