Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 5. марта 2024. у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.
Предавач: Горан Бјелобаба, Факултет организационих наука
Наслов предавања: МОДЕЛ КОЛАБОРАТИВНОГ УЧЕЊА И ЕВАЛУАЦИЈЕ СТУДЕНТСКИХ РАДОВА ЗАСНОВАН НА БЛОКЧЕЈН ТЕХНОЛОГИЈИ
Апстракт: Предмет истраживања је развој модела колаборативног учења и евалуације студентских радова заснованог на блокчејн технологијама. Приказане су могућности примене блокчејн технологија ради обезбеђивања веродостојности и непорецивости података у колаборативном учењу и евалуацији студентских
радова (енг. пеер ассессмент). Циљ истраживања је дефинисање новог модела за унапређење наставног процеса у е-образовању који треба да применом метода колаборативног учења омогући релевантну, веродостојну, транспарентну и сигурну евалуацију студентских радова, нарочито у системима с великим бројем
студената, попут масивних отворених онлајн курсева (енг. Massive online open courses – MOOC), или у системима е-учења с великим бројем студената. Приступ колаборативном учењу заснован је на учешћу студената у евалуацији студентских пројеката, а реализован је применом одабраних концепата из процеса рецензирања научноистраживачких радова, као и применом и прилагођавањем добрих пракси са сервиса као што су Публонс (енг. Publons) и Архив (енг. arXiv)
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
Наредни састанак Семинара биће одржан уживо у четвртак, 29. фебруара 2024. у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 17.15.
Предавач: Rodion Deev, Independent University of Moscow
Наслов предавања: COMPLEX SURFACES WITH MANY ALGEBRAIC STRUCTURES
Апстракт: Suppose two complex algebraic surfaces are biholomorphic as complex manifolds. Are they necessarily isomorphic as algebraic surfaces? In general, the answer is negative. Some complex surfaces even admit infinitely many non-isomorphic algebraic structures. We shall review the known examples of such surfaces, including the one discovered by the author in a joint work with Anna Abasheva (Columbia University), https://arxiv.org/abs/2303.10764. It is based on a gluing of a complex projective plane with a non-Kaehler Hopf surface in infinitely many ways.
Напомена: Семинар је могуће пратити и онлајн. Регистрација за учешће на семинару је доступна на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/5vJy5i44YQbMdSuDZ
Уколико сте већ регистровани предавање можете пратити на следећем линку (након сто се улогујете):
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 биће одржану петак, 1. марта 2024. године са почетком у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 12 часова.
Предавачи: Момчило Тошић и Јана Живковић, Математички факултет Универзитета у Београду
Наслов предавања: МОДЕЛИ МАШИНСКОГ УЧЕЊА ЗА ПРЕДИКЦИЈУ ВРЕМЕНА РЕШАВАЊА ИНСТАНЦИ P||CMAX ПРОБЛЕМА
Апстракт:
У овом раду дајемо оквирни предлог модела машинског учења за предикцију времена решавања инстанци проблема распоређивања н независних задатака на м идентичних машина (P||Cmax). Претпостављамо да су унапред познати и фиксирани: проблем, алгоритам (решавач) и рачунар на којем се изводе експерименти. Наш приступ, осим примене метода машинског учења, садржи и кораке у којима се конструишу и бирају улазне (независне) променљиве које су (потенцијално) предиктивне за излазну (зависну, циљну) променљиву. Непрекидне улазне променљиве се дискретизују користећи различите стратегије, док се категоријалне променљиве трансформишу користећи стандардну технику бинаризације. На тај начин добијамо нови скуп бинарних променљивих којим проширујемо скуп непрекидних улазних променљивих. Нове променљиве, којима се описују интеракције, конструишу се међусобним множењем променљивих из проширеног скупа. У овом раду се првенствено фокусирамо на примену елементарних метода машинског учења за регресију јер је њихова интерпретација очигледна, те не открива само предиктивну моћ модела, него нам омогућује и анализу утицаја појединих улазних променљивих на излазну променљиву. С обзиром да је број улазних променљивих у проширеном скупу значајно увећан, користимо стандардне регуларизационе технике као што су риџ, ласо и еластик нет за избор предиктивних променљивих још у фази учења. Ово је заједнички рад са Татјаном Давидовић, Слободаном Јелићем и Татјаном Јакшић Кругер.
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 петак, 1. марта 2024, у Центру за стручно усавршавање Ниш (Париске Комуне бб, Ниш, просторија број 9) и онлајн са почетком у 14.15.
Предавач: Милош Миловановић, Математички институт САНУ
Наслов предавања: ПРОБЛЕМ МЕРЕЊА У СТАТИСТИЧКОЈ ОБРАДИ СИГНАЛА
Апстракт: Проблем мерења је установио фон Нојман у делу Математички основи квантне механике, указујући на одсуство временске опсервабле која би била комплементарна енергији. Наговештено решење би се односило на Фехнеров принцип психофизичког паралелизма, што је такође истакао Бор подтакнут дуалношћу која влада у опису система. Временски континуум Браувера представља фундаменталну категорију математике коју образује управо поступак мерења. Хијерархија која из тога проистиче би одговарала таласићима у простору сигнала чији дуални опис се уједно тиче мерних уређаја и стања. Фон Нојманово решење се у том погледу доследно развија у статистички модел који је кадар обухватити како пројективна тако и општа мерења.
Напомена: Предавања се могу пратити на даљину преко линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/T9XDGChhq8aDcNqmz/qw7wIwci2jv2rdg9I9CrXkm7OJhF_LB8DfjXZp4jTFV
Регистрациона форма је доступна на:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/tz97w4Hu4c3unsJ7N
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у среду, 28. фебруара 2024. у сали 301ф Математичког института САНУ, са почетком у 12 часова.
Предавачи: проф. др Милан С. Димитријевић, Астрономска опсерваторија у Београду
Наслов предавања: КВАНТНА УПЛЕТЕНОСТ - НОБЕЛОВА НАГРАДА ЗА ФИЗИКУ ЗА 2022.
Апстракт:
Нобелову награду из физике за 2022. добили су Ален Аспе, Џон Ф. Клаузер и Антон Цајлингер за експерименте са квантном уплетеношћу фотона, установљавање нарушавања Белових неједначина и пионирски рад на квантној информатици. У предавању ће се приказати пут од класичне физике, засноване на детерминизму, до квантне механике која га је напустила и довела до првих експеримената са телепортацијом и развоја квантне информатике.
Напомена: Семинар је могуће пратити на даљину путем линка: https://miteam.mi.sanu.ac.rs/call/yujMwF3JyYqzw6Jth/2m0heDiyDRqBDFTDIItulzyPrdbs5PT8mt_WmgRpRgr
Регистрација за учешће на семинару је доступна на следећем линку:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/CyzPn2zriMsWWNzii
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у среду, 28. фебруара 2024. године, у сали 821 Математичког факултета са почетком у 17.15.
Предавачи: др Иван Танасијевић, Истраживачко-развојни институт за вештачку интелигенцију
Наслов предавања: ПРИМЕНЕ ВЕШТАЧКЕ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ У ДИЗАЈНУ НОВИХ ЛЕКОВА
Апстракт: Предавање за циљ има представљање улоге модерних метода машинског учења на убрзавање и целокупно трансформисање процеса открића нових лекова у фармацеутској индустрији. Иако су примене многобројне у различитим аспектима процеса, фокусираћемо се на сам дизајн лекова кандидата за даље испитивање, односно хемоинформатичким методама за дизајн и одабир најбољих кандидата. У првом делу предавања, размотрићемо проблем предикције различитих својстава молекула, као што су растворљивост, токсичност или биолошка активност. Упознаћемо се са начином представљања молекула као графова и применом графних неуронских мрежа за прецизнију предикцију својстава. У другом делу, представићемо генеративне дифузионе моделе и њихову улогу у дизајну потпуно нових молекула са жељеним својствима.
Напомена: Састанак Семинара је могуће пратити и на даљину. Линк за приступ је
https://zoom.us/j/97008303948?pwd=NXBkTmZ6aHViVzdBOXI2eTRpRHdNZz09
Meeting ID: 970 0830 3948
Passcode: 131601
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 28. фебруара 2024. са почетком у 19 часова.
Предавач: Душан Д. Нешић, директор у “Принципима интелигентног понашања у биолошким и друштвеним системима”, професор економије и финансија у НР Кини, оснивач “AI Safety Hub Serbia” и EA Serbia
Наслов предавања: ПОРАВНАЊЕ ВЕШТАЧКЕ ИНТЕЛИГЕНЦИЈЕ - ПРАВЦИ, НЕПОЗНАНИЦЕ И ПРИЛИКЕ
Апстракт:
Поље поравнавања ВИ (Artificial Intelligence Alignment) постоји у неком смислу од Алана Туринга 1968, али конкретније почиње са развојем пре две деценије. Ипак, доприноси овом, и даље препарадигматичном пољу, су у последњих неколико година (од развоја модерних неуралних мрежа) почели експоненцијални развој. Ова презентација представља преглед аргумената овог поља, правце тренутног истраживања, као и конкретне правце у којима научници у Србији могу допринети развоју на светском нивоу, из правца природних или друштвених наука, као и концептуалним развојем. У оквиру презентације ће бити представљена као пример организација ПИББСС у којој предавач ради, и кроз њу проблематика епистемолошког приступа која издваја поље ВИ од других техничких проблема.
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
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан у уторак, 27. фебруара 2024. у сали 301ф Математичког института САНУ са почетком у 14.15.
Састанак Семинара биће посвећен обележавању јубилеја:
Предавач: др Даниел Бјелица, Факултет организационих наука Универзитета у Београду, Центар за радиологију Клиничког центра Војводине, Нови Сад
Наслов предавања: МОДЕЛ ДИГИТАЛНОГ ЗДРАВСТВЕНОГ ЕКОСИСТЕМА ЗАСНОВАН НА БЛОКЧЕЈН ТЕХНОЛОГИЈИ
Апстракт: На овом предавању биће анализиран проблем сајбер сигурности у области пословања здравственог система у дигиталном окружењу и предложен модел дигиталног здравственог екосистема базиран на blockchain технологији. Предложени модел обухватио је кључне стејкхолдере дигиталног здравственог екосистема и размене података у пословним процесима, чија ће сигурност бити обезбеђена применом blockchain технологије. Предложена су и развијена техничка решења којима се обезбеђује функционисање предложеног система. Наведена решења су тестирана и евалуирана у односу на квалитет система, сервиса, информација, перформанси као и процене задовољства корисника кроз оквир дефинисаних индикатора. Анализа добијених резултата анкетирањем у пост-имплементационом периоду указује на високо задовољство применом креираних апликација, што представља основ за даље развијање свих сегмената модела дигиталног здравственог екосистема базираног на blockchain технологији, као и пратећих апликативних софтверско техничких решења.
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
