Tin nghiên cứu

Details

Category: Tin nghiên cứu

Created: 01 July 2024

Last Updated: 01 July 2024

Hits: 350

Khoa Toán - Tin học phối hợp với Viện Nghiên cứu Cao cấp về Toán tổ chức Mini-course: High-dimensional Statistics, từ 22/7 đến 26/7/2024. Thông tin chi tiết về khóa học như sau:

Thông tin mini-course trên website của Viện nghiên cứu cao cấp về Toán: https://viasm.edu.vn/hdkh/mini-course-HDSHCM2024 

Thời gian: 08:30:22/7/2024 đến 16:30:26/7/2024, cụ thể:

• giờ học lý thuyết sẽ diễn ra trong các buổi sáng từ 22/7 đến 26/7 từ 8:30 đến 12:00;
• giờ học bài tập/thực hành diễn ra. trong các buổi chiều hai, tư sáu từ 13:30 đến 16:30. 

Địa điểm: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQG TP. Hồ Chí Minh 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5, TP. Hồ Chí Minh.

Objective: Classical statistical methods developed during the last century were suitable when the number of observations is much larger than the number of parameters to infer. Unfortunately, many fields such as astronomy, genetics, medicine or neuroscience produce large and complex data sets, and consequently with models containing a large number of parameters for which classical tools are not adapted. This issue is often referred as the curse of dimensionality. The goal of this course is to provide most of fundamental statistical tools to face with high-dimensional data. The aim is to present the main concepts and ideas on some selected topics of high-dimensional statistics based on modern nonparametric methodologies such as multiple testing, kernel, wavelets and penalized estimators with a special focus on Lasso estimation. Theoretical aspects are motivated by applicable developments of presented methods.

Đối tượng tham dự: 

• Sinh viên (năm 3, 4), học viên cao học và nghiên cứu sinh thuộc các ngành Toán học, Thống kê, Khoa học dữ liệu và Công nghệ thông tin.
• Giảng viên, nghiên cứu viên thuộc các lĩnh vực trên. 

Đơn vị đồng tổ chức và tài trợ:

• Viện nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM)
• Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG - HCM

Giảng viên:  GS. Vincent Rivoirard, Univeristy of Paris Dauphine - PSL, France

Ngôn ngữ giảng dạy: English

Đăng ký tham dự và tài trợ: 

• Đăng ký tại đây: Here
• Hạn chót cho đăng ký tham dự: 14/7/2024
• Hạn chót cho đăng ký tài trợ (đi lại + chỗ ở): 07/7/2024

       (BTC tài trợ với số lượng giới hạn cho sinh viên thuộc các tỉnh/thành phố ngoài TP. HCM đến tham dự lớp học. SV đăng ký xin tài trợ cần gửi CV + bảng điểm đầy đủ.)

Liên hệ: 

• Hoàng Văn Hà, email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. 
• Nguyễn Hồng Anh, email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. 

Details

Category: Tin nghiên cứu

Created: 17 June 2024

Last Updated: 17 June 2024

Hits: 403

Bài giảng và giao lưu với Giáo sư Thomas Koberda

1. Giới thiệu

Thomas Koberda là Giáo sư Toán tại Đại học Virginia, Mỹ. Ông đã tới giảng bài tại Khoa Toán - Tin học và đã hướng dẫn sinh viên Việt Nam trong mấy năm qua.

2. Thời gian và Địa điểm:

• • Thời gian: Thứ năm, ngày 20 tháng 6 năm 2024
  • Địa điểm: Phòng F207, 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5

3. Chương trình

• • 9g–11g: Gromov–Hausdorff Convergence, GS. Thomas Koberda
  • 13g30–14g15: Giới thiệu các chương trình mentorship (chỉ dẫn) và REU (Reseach Experience for Undergraduate - trải nghiệm nghiên cứu cho sinh viên), GS. Thomas Koberda

4. Phần trình bày ngắn của một số cựu sinh viên đã từng tham gia các chương trình trên:

• • 14g15–14g40: Kinh nghiệm tìm học bổng học sau đại học ở Mỹ, Nguyễn Hoàng Khang
  • 15g–15g45: Trình bày chuyên môn, Đỗ Hoàng Việt, Liêu Long Hồ (trực tuyến), Hồ Nguyễn Huyền Thư (trực tuyến)

5. Tham dự

Để nhận thêm thông tin hoặc để tham dự ở hình thức trực tuyến hãy đăng kí ở liên kết này hoặc quét mã QR bên dưới.

Details

Category: Tin nghiên cứu

Created: 22 June 2024

Last Updated: 22 June 2024

Hits: 281

Bộ môn Ứng dụng Tin học  tổ chức buổi "Seminar Ứng dụng Tin học tháng 06.2024" với bài báo cáo được thực hiện bởi Tiến sĩ Nguyễn Hùng Minh Tân.

Tiến sĩ Tân hiện đang là Trợ lý Giáo sư Khoa Toán học thuộc Đại học Quốc gia Singapore (NUS). Trước đó, anh là nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Khoa Toán học của Đại học California, Los Angeles, làm việc với Tiến sĩ Stanley J. Osher. Anh đã nhận bằng Tiến sĩ về Machine Learning tại Đại học Rice dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Richard G. Baraniuk. Tiến sĩ Tân là người tổ chức Hội thảo đầu tiên về Tích hợp Mô hình thần kinh sâu và Phương trình vi phân tại ICLR 2020. Anh cũng đã có hai kỳ thực tập dài hạn tuyệt vời với Amazon AI và NVIDIA Research và nhận Học bổng Sau Tiến sĩ về Đổi mới Máy tính (CIFellows) danh giá từ Hiệp hội Nghiên cứu Máy tính (CRA), Học bổng Nghiên cứu Sau đại học của NSF và Học viên Kỹ thuật Thần kinh IGERT. Anh ấy đã nhận được bằng Thạc sĩ và Cử nhân ngành Kỹ thuật Điện và Máy tính tại Đại học Rice vào tháng 5 năm 2018 và tháng 5 năm 2014.

Các bạn sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và các đồng nghiệp quan tâm có thể đăng ký tham dự. 

• Thời gian: 09h30 sáng thứ 4 ngày 26/06/2024.
• Địa điểm: Phòng E202, Cơ sở I, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, Số 227 Đường Nguyễn Văn Cừ, Phường4 Q5, TP. HCM.

Tiêu đề: Principled Frameworks for Designing Deep Learning Models: Efficiency, Expressivity, and Robustness

Thông tin buổi báo cáo như sau: 

Bấm vào link hoặc quét mã QR bên dưới trước ngày 25/06/2024 để đăng ký tham dự.

Buổi trình bày cũng sẽ được kết hợp phát trực tuyến cho người ở xa muốn dự.  

Details

Category: Tin nghiên cứu

Created: 12 June 2024

Last Updated: 13 June 2024

Hits: 562

Khoa Toán - Tin học phối hợp với Viện Nghiên cứu Cao cấp về Toán tổ chức Mini-course: Introduction to Large Random matrice, từ 08/7 đến 12/7/2024. Thông tin chi tiết về khóa học như sau:

Thông tin mini-course trên website của Viện nghiên cứu cao cấp về Toán: https://viasm.edu.vn/hdkh/Mini-course-Introduction-LRM-2024 

Thời gian: 08:30:08/07/2024 đến 16:30:12/07/2024

Địa điểm: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQG TP. Hồ Chí Minh 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5, TP. Hồ Chí Minh.

Objective: A random matrix is a priori a complicated object, but when the dimension increases, fascinating limit phenomenas occur. For instance, one can accurately describe, for a wide range of random models, important matrix features such as the spectrum or the spectral norm. Beyond a rich theory, large random matrices appear in many applications such as high dimensional statistics, electrical engineering, machine learning, theoretical ecology, etc. The purpose of this course is to rigorously present some of the key results of the theory: Wigner’s theorem which describes the limiting spectrum of a large hermitian matrix, Marchenko-Pastur’s theorem, large covariance matrices. An introduction to spiked models will be given as these models are important in applications.

Đối tượng tham dự: 

• Sinh viên (năm 3, 4), học viên cao học và nghiên cứu sinh thuộc các ngành Toán học, Thống kê, Khoa học dữ liệu và Công nghệ thông tin.
• Giảng viên, nghiên cứu viên thuộc các lĩnh vực trên có quan tâm đến ma trận ngẫu nhiên lớn và các ứng dụng. 

Đơn vị đồng tổ chức và tài trợ:

• Viện nghiên cứu cao cấp về Toán (VIASM)
• Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐHQG - HCM

Giảng viên:  GS. Jamal Najim, Đại học Gustave Eiffel (Paris, Pháp). 

Ngôn ngữ giảng dạy: English

Đăng tham dự và tài trợ:

• Đăng ký tại đây: Here
• Hạn chót cho đăng ký tham dự: 30/06/2024
• Hạn chót cho đăng ký tài trợ (đi lại + chỗ ở): 18/06/2024

       (BTC tài trợ với số lượng giới hạn cho sinh viên thuộc các tỉnh/thành phố ngoài TP. HCM đến tham dự lớp học. SV đăng ký xin tài trợ cần gửi CV + bảng điểm.)

Liên hệ: 

• Hoàng Văn Hà, email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. 
• Lý Thị Chinh, email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.