Chia sẻ về ứng dụng toán trong thực tế: Tối ưu, học máy và các phương pháp hạt nhân
Người trình bày: TS. Nguyễn Trung Tú (Balyasny Asset Management) Thời gian: 09h30, thứ Sáu ngày 27/2/2026 (Tiệc trà bắt đầu lúc 9h15) Địa điểm: Phòng 508, tầng 5, nhà A6 Viện Toán học Trong công nghiệp, bài toán luôn noisy, non-linear và constraint-driven. Trọng tâm không chỉ là mô hình chính xác, mà là stability & robustness. Kernel methods cung cấp góc nhìn đẹp về non-linear estimation & geometry. Transformers có thể hiểu như adaptive kernel + learned representation geometry. AI hiện đại về bản chất là applied mathematics ở quy mô lớn.
Người trình bày: TS. Nguyễn Trung Tú (Balyasny Asset Management)
Thời gian: 09h30, thứ Sáu ngày 27/2/2026 (Tiệc trà bắt đầu lúc 9h15)
Địa điểm: Phòng 508, tầng 5, nhà A6 Viện Toán học
Trong công nghiệp, bài toán luôn noisy, non-linear và constraint-driven. Trọng tâm không chỉ là mô hình chính xác, mà là stability & robustness. Kernel methods cung cấp góc nhìn đẹp về non-linear estimation & geometry. Transformers có thể hiểu như adaptive kernel + learned representation geometry. AI hiện đại về bản chất là applied mathematics ở quy mô lớn.
Tin tức liên quan
- BẢNG TỔNG HỢP Kết quả xét tuyển Kỳ tuyển dụng viên chức năm 2026
- Thông báo tuyển sinh đào tạo trình độ Tiến sĩ đợt II năm 2026
- Thông báo tuyển sinh đào tạo trình độ dự bị nghiên cứu sinh đợt II năm 2026
- Bài giảng mời của Trung tâm Nghiên cứu và Đào tạo toán học quốc tế
- THÔNG BÁO Triệu tập thí sinh tham dự thi vấn đáp tại vòng 2 Kỳ tuyển dụng viên chức năm 2026
- Bài giảng đại chúng Toán học và Trí tuệ nhân tạo QUẲNG GÁNH LO (AI) ĐI VÀ VUI SỐNG
- Thông báo bảo vệ luận án tiến sĩ Toán học cấp Viện cho NCS Huỳnh Khanh
- Thông báo bảo vệ luận án tiến sĩ Toán học cấp Viện cho NCS Phạm Lan Hương
- Thông báo bảo vệ luận án tiến sĩ Toán học cấp Phòng cho NCS Nguyễn Thị Thu Sương
- Bài giảng đại chúng “Toán học và Trí tuệ nhân tạo”
Tin tức nổi bật
Xem tất cảHội thảo sắp diễn ra
Xem tất cảXuất bản mới
Xem tất cảBài giảng viện
Xem tất cảNgười báo cáo: Claude Sabbah (CNRS, École Polytechnique, Institut Polytechnique de Paris, France)