Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 16. маја 2023. у сали 718 Математичког факултета са почетком у 12.15 часова.
Предавач: Avi Mendelson, CS department Technion - Israel Institute of Technology, IEEE Fellow
Наслов предавања: THE IMPACT OF ADVANCED MACHINE LEARNING ALGORITHMS ON RESEARCH AND OUR SOCIETY
Апстракт: The use of advanced machine learning algorithms started having a tremendous impact on almost every aspect of our life, including: Politics, education, the way we conduct science, and more.
I will start my talk with a short description of some of the great opportunities the new technologies might open, with a discussion of potential dangers we may face. The rest of my talk will focus on what the academia should do and what computer scientists can contribute to reducing the probability that the new technology will harm our society
Биографија предавача: Avi Mendelson is a Professor at the CS department Technion and an IEEE Fellow. He has industrial and academic experience in various areas, such as Computer architecture, Hardware Security, Hardware accelerators, and Architecture for machine learning.
He graduated from the CS department, Technion, BSC (1979) and MSC (1982) and got his Ph.D. (1990) from the University of Massachusetts at Amherst (UMASS).
Among his industrial jobs, he worked for 11 years as a senior computer architect and principal engineer at Intel; he managed the academic-relations activities for Microsoft R&D Israel for four years, focusing on students’ innovation and research collaborations. In addition, he served as a PI in various EU projects, among them the EuroLab4HPC aiming at encouraging technology transfer between academia and startups.
Prof. Avi Mendelson has published more than 130 papers in refereed journals. And he holds more than 30 USA patents. He was a member of the ACM Europe council team and the IEEE Computer Society Board of Governors (BoG) and served as a second VP. Currently, manage the Computer Society Israeli Chapter in Israel.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 16. маја у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15. У питању је заједнички састанак са Студентским семинаром. Састанак је могуће пратити и на даљину.
Предавач: проф. др Александра Лабус и група студената, Факултет организационих наука
Наслов предавања: ПРЕДСТАВЉАЊЕ РЕШЕЊА СА ПРВОГ АЛГОРАНД БЛОКЧЕЈН ХАКАТОНА
Апстракт: На предавању ће бити представљена најбоља студентска решења са првог блокчејн хакатона одржаног на Факутету организационих наука у априлу 2023. Биће представљени радови који се односе на иновативне примене блокчејн технологија у различитим обласитма електронског пословања, и прототипови решења развијени на Алгоранд блокчејн платформи. Решења ће представити следећи тимови студената:
1. Милица Томић, Ана Марија Ђурић, Ксенија Фратрић: Блокчејн екосистем за здравство
2. Даница Совтић, Александра Трпков, Милица Спаић: Блокчејн екосистем за модну индустрију
3. Марија Врљанац, Катарина Шикман, Вељко Цуканић: Блокчејн екосистем за модни дизајн
Напомене: Напомена: Регистрациона форма за учешће на Семинару је доступна на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/wnz6oyxsQsy29LfJA/MjQ__eH607WeAL9X7IFtUI98xdQQgVkp-ljiEKPPfXr
Уколико желите само да пратите предавање без могућности активног учешћа, пренос је доступан на линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So
детаљније
Проф. Драгомир Шарић, Graduate Center and Queens College, City University of New York, одржаће два везана предавања на Математичком факултету 29. и 30. маја 2023. у сали 718 са почетком у 12 часова.
Апстракт предавања
Биографија предавача
Позивамо вас да присуствујете овим интересантним предавањима.
детаљније
Академик Милосав Марјановић преминуо је 9. маја 2023. године.
Цео свој радни век провео је на Природно - математичком факултету у Београду на ком је дипломирао математику 1955. године. За редовног професора Природно - математичког факултета изабран је 1980. године.
Предано је радио на унапређењу наставе математике на Београдском универзитету, обнављајући садржајно и методолошки постојеће курсеве, али и уводећи нове, као што су Алгебарска топологија, Теорија категорија, Теорија Морса. Аутор је бројних универзитетских уџбеника, међу којима се издвајају: "Метрички простори", "Стилтјесов и Лебегов интеграл" (Научна књига, Београд, 1968), "Математичка анализа" (Научна књига, Београд, 1983), "Топологија" (Математички факултет, Београд, 1990), "Методика математике" (Учитељски факултет, Београд 1996).
Дуго година се бавио и питањима наставе математике у основним и средњим школама, држећи велики број стручних предавања, пишући стручне чланке и уџбенике за основну и средњу школу.
Опширнија биографија академика Милосава Марјановића на линку.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у петак, 12. маја 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 12 часова.
Предавач: Урош Малеш, Електротехнички факултет, Универзитет у Београду
Наслов предавања: КАКО РАЗУМЕВАЊЕ ПРОБЛЕМА И МАШИНСКО УЧЕЊЕ ВОДЕ КА БОЉИМ РЕШЕЊИМА: ПРИМЕНА НА ПРОЦЕНУ ТЕШКОЋЕ P||CMAX И ПРЕДВИЂАНЈЕ ТОКСИЧНОСТИ
Апстракт: Машинско учење (ML) се појавило као популарна техника вештачке интелигенције (AI) у различитим научним областима. Међутим, људски фактор остаје круцијалан у координацији и оптимизацији ML модела. Истражује се априорно знање које се стиче систематском употребом логике и разумевањем основног проблема. Представљамо две различите студије случаја које илуструју како се ML и наше разумевање проблема допуњују, доводећи до побољшаних решења. У првој студији случаја покушавали смо да разумемо потешкоће које два алгоритма оптимизације имају да реше P||Cmax варијанту проблема распоређивања. За први алгоритам (ArcFlow) демонстрирали смо како врло једноставна запажања, у вези са нашим проблемом, доводе до прецизнијег ML модела. Што се тиче другог алгоритма (GIST), убацили смо наше априорно знање кроз додатну карактеристику добијену софистициранијом претрагом. Ово је поново резултовало већом предиктивном моћи модела. Друга студија случаја се фокусирала на предвиђање токсичности користећи скуп података „Ames“. Спровели смо ригорозан процес одабира карактеристика након што је додато доменско, тј. априорно знање. То је резултовало ML моделом са знатно мање карактеристика него у најсавременијим истраживачким студијама, ког такође карактерише и висока прецизност. Смањен број коришћених карактеристика у резултујућем моделу може пружити драгоцене увиде и водити доменске стручњаке у истраживању релевантних фактора за предвиђање токсичности.
Прва студија случаја је заједнички рад Татјане Јакшић-Кругер, Татјане Давидовић, Душана Рамљака, Драгутина Остојића и Абхаиа Харидаса. Сарадници у другој студији случаја су Душан Рамљак, Бранислав Станковић и Ранојои Деб.
Напомена: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/CihYM6Nratzix7c8G/uJmcdEJs4INWQ8MEoLVzHRGxbfbBEWSBMwXBYcymVoj
Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/M4zcEwxkzy5PqNS73
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у четвртак, 11. маја 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 17.15.
Предавач: Мирослав Максимовић, Природно-математички факултет, Универзитет у Приштини са привременим седиштем у Косовској Митровици
Наслов предавања: ЧЕТВРТ-СИМЕТРИЧНА КОНЕКСИЈА У ГЕНЕРАЛИСАНОМ РИМАНОВОМ ПРОСТОРУ
Апстракт: На овом предавању ћемо говорити о четврт-симетричној конексији која чува генералисану (несиметричну) метрику у генералисаном Римановом простору. Добијене резултате ћемо применити на примере генералисаног Римановог простора, конкретно на Келеров и косимплектички (ко-Келеров) простор. У Келеровом простору ћемо представити тензоре који не зависе од генератора четврт-симетричне конексије и показати њихову примену за одређивање неких релација за Вејлов пројективни тензор кривине и холоморфно-пројективни тензор кривине. У косимплектичком простору добијене резултате ћемо користити за одређивање нових услова за пројективно раван простор, као и за конструкцију примера ета-Ајнштајновог косимплектичког простора. Предавање се заснива на резултатима заједничког рада са проф. Миланом Златановићем.
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
детаљније
Наредни састанак семинара Биоинформатика биће одржан онлајн у среду, 10. маја 2023, са почетком у 18.15.
Предавач: Александар Вељковић, Математички факултет Универзитета у Београду
Наслов предавања: SEMANTIC UNIFICATION AND SEARCH OF BIOINFORMATICS DATABASES
Биографије предавача, апстракти предавања и Wебеx линк су доступни на http://bioinfo.matf.bg.ac.rs/.
Организатори семинара Биоинформатика су Српско друштво за биоинформатику и рачунарску биологију (http://www.birbi.matf.bg.ac.rs/) и Математички факултет Универзитета у Београду.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 10. маја 2023. са почетком у 16 часова.
Предавач: Илгиз Кајумов (Универзитет у Казану)
Наслов предавања: ESTIMATES FOR THE INTEGRALS OF DERIVATIVES OF RATIONAL FUNCTIONS IN MULTIPLY CONNECTED DOMAINS IN THE PLANE
Апстракт: I am going to decribe our recent results obtained together with Anton Baranov. We prove estimates for the integrals of derivatives of rational functions in multiply connected domains in the plane. A sharp order of growth is found for the integral of the modulus of the derivative of a finite Blaschke product in the unit disc. We also extend the results of Dolzhenko about the integrals of the derivatives of rational functions to a wider class of domains, namely, to domains bounded by rectifiable curves and show the sharpness of the results obtained.
Линк за приступ предавању:
https://us02web.zoom.us/j/6636215428?pwd=bllJSTUvZ0E5MjhkMkxYa3RYYzZpQT09
Meeting ID: 663 621 5428
Passcode: 7h6KR1
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у среду, 10. маја 2023, у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 18 часова.
Предавачи: Prof. Dr. Vladimir Titov, Faculty of Mathematics and Mechanics of St.Petersburg University
Наслов предавања: THE REGIONS OF POSSIBLE MOTION IN GENERAL THREE BODY PROBLE
Апстракт: The regions of possible motion of the general planar three-body problem are constructed in the form space, the factor-space (or quotient space) of the configuration space of the problem by transfers and rotations. The integral of energy in the form space gives the equation of zero velocity surface. These surfaces separate regions of possible motion from regions where motion is impossible. These surfaces can also be obtained based on the Sundman inequality. Without loss of generality, we assume that the constant energy is equal -1/2 and the desired surfaces depend only on the value of the angular momentum of the problem, Ј. Depending on this value, five topologically different types of surfaces can be distinguished. For small J, the surface consists of two separate surfaces, internal and external ones, the motion is possible only between them. Examples of the corresponding surfaces are given for each of the five types. Orbits suffering collisions are studied separately: collinear and isosceles orbits. Collisions occurring in such orbits require regularization. In the form space, it is natural to use Lemaitre regularization. In the regularized space, the “figure-eight” orbit is also considered.
Напомене: Семинар је могуће пратити и онлајн. Предавања можете пратити на даљину преко странице: https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YfY2cZTcN3YwGqFjc
Регистрација ѕа учешће на семинару је доступна на следећој страници: https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/o9cuDZYqrq7jvFxw8
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 10. маја 2023, са почетком у 19 часова.
Предавач: Зоран Обрадовић, Laura H. Carnell Professor of Data Analytics, Data Analytics and Biomedical Informatics Center, Computer and Information Sciences Department, Statistics Department, Temple University, Philadelphia
Наслов предавања: PREDICTIVE ANALYTICS FOR CLINICAL DECISION MAKING
Апстракт: An overview of our machine learning research aimed to facilitate decision making in healthcare will be presented in this talk. Challenges will be discussed related to integration of biomedical knowledge and heterogeneous medical records, learning from censored observations, knowledge discovery in large temporal data as well as in data obtained across multiple smaller studies. Examples of our proposed solution will be shown in the context of disease diagnosis and progression prediction in Alzheimer's disease, Anxiety disorder, Cancer, Chronic Kidney Disease and Diabetes.
Линк за приступ предавању је:
https://ppma.webex.com/meet/andreja
детаљније
