Како се ближимо пријемном испиту и упису у следећу школску 2022/2023. годину, позивамо све заинтересоване матуранте и остале ученике да дођу у четвртак, 3. марта од 17:30 часова, у велику салу СКЦ-а да чују све о студирању на Математичком факултету.
Поред студијских програма, пријемног испита и уписа, причаћемо и о студентском животу и ваннаставним активностима, као и о великим могућностима запослења после завршетка Математичког факултета.
После нашег представљања, на сва ваша питања одговараће сарадници у настави, али и студенти.
Чекамо вас!
детаљније
Одбрана докторске дисертације Младена Зекића: „Бипроизводи у моноидалним категоријама“, биће одржана 08.03.2022. године у 12 часова, у сали 809.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у уторак 1. марта 2022. са почетком у 14.15.
Предавач: Лазар Живојиновић, Факултет организационих наука
Наслов предавања: INSTAGRAM AS A COLLABORATIVE E-LEARNING TOOL IN HIGHER EDUCATION
Апстракт:
The aim of this research is to examine the possibility of using the social network Instagram as a support in the process of collaborative e-learning in higher education. We present the methodological approach of designing and conducting collaborative e-learning activities on Instagram. Collaborative e-learning activities are organized in the form of challenges and quizzes, with the aim of encouraging creativity and motivation of students to learn, as well as collaboration through mutual interaction in assessing responses to challenges. The evaluation was organized with undergraduate students at the Faculty of Organizational Sciences who attended the course E-business. The collected data was analyzed using the methods and tools for social network analysis. The results show students' positive attitudes towards learning on social media, and readiness to use Instagram as a tool for collaborative e-learning. In addition, the results show that social network analysis can provide teachers with useful information about the students’ interactions and group dynamics..
Напомена:
Због тренутне епидемиолошке ситуације, предавања се могу пратити искључиво на даљину преко линка
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/YoqHWKALRkRTbK9So
За активно учешће на Семинару неопходно је да се на том линку и улогујете.
Уколико нисте већ регистровани то можете учинити преко овог линка:
https://miteam.mi.sanu.ac.rs/asset/xzGqvSp7aWbg8WpYX
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у четвртак 3. марта 2022. са почетком у 17.15 преко Webex платформе.
Предавач: Yu. G. Nikonorov, Southern Mathematical Institute of the Vladikavkaz Scientific Center of the Russian Academy of Sciences, Vladikavkaz, Russia
Наслов предавања: ON FINITE HOMOGENEOUS METRIC SPACES
Апстракт:
A metric space $(M,d)$ is called homogeneous if for every points $x,y\in M$, there is a self-isometry $f$ of the space $(M,d)$ such that $f(x)=y$. A metric space $(M,d)$ is called generalized normal homogeneous if for every points $x,y\in M$, there is a self-isometry $f$ of the space $(M,d)$ such that $f(x)=y$ and $d(x,f(x))\geq d(z,f(z))$ for any $z\in M$.
A metric space $(M,d)$ is called Clifford-Wolf homogeneous if for every points $x,y\in M$, there is a self-isometry $f$ of the space $(M,d)$ such that $f(x)=y$ and $d(x,f(x))= d(z,f(z))$ for any $z\in M$.
In this talk, we are going to discuss mainly finite metric spaces with various degrees of homogeneity. Partial cases of finite homogeneous metric spaces are the vertex sets of compact convex (including regular and semiregular) polytopes in Euclidean spaces, whose isometry groups acts transitively on the set of vertices.
In recent papers, we obtained the classifications of generalized normal homogeneous and Clifford~Wolf homogeneous metric spaces that are sets of vertices of regular or semiregular polytopes in Euclidean spaces (with the induced metric). The main part of the talk is devoted to the presentation of these classifications.
This talk is based on recent papers written in collaboration with Professor V. N.Berestovskii (Sobolev Institute of Mathematics, Novosibirsk).
Линк за приступ:
https://matf.webex.com/matf/j.php?MTID=m59be71caf48dc02dcf1a94eb5b56755b
Meeting number (access code): 2409 188 6780
Meeting password: PpsJV3kEX32
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду 2. марта 2022. од 19-20 часова.
Предавач: Петар Величковић, staff Research Scientist at DeepMind, Affiliated Lecturer at the University of Cambridge, and an Associate of Clare Hall, Cambridge
Наслов предавања: ВЕШТАЧКА ИНТЕЛИГЕНЦИЈА И МАТЕМАТИКА
Апстракт:
Током претходних неколико година, интензивно смо сарађивали са математичарима са Оксфордског и Сиднејског универзитета. Као резултат ове сарадње, успешно смо показали да анализа и интерпретација излаза (графовских) неуралних мрежа -- тренираних над пажљиво одабраним проблемима -- може да директно помогне математичарима при доказивању тешких теорема и предлагању нових приступа ка решавању дугостојећих отворених проблема. Конкретно, користећи наш метод, независно смо извели нове математичке резултате у разноврсним областима, укључујући теорију репрезентација и теорију чворова. Овим радом представљамо вештачку интелигенцију као "џепни дигитрон 21. века" за математичаре. Важност нашег резултата је препозната од стране часописа Nature, где је наш рад красио насловну страну, као и од стране магазина VentureBeat, који га је уврстио међу најважније резултате у вештачкој интелигенцији у 2021. години.
У овом предавању, планирам да вам испричам о нашим сазнањима.
Очекујте кључне детаље нашег рада на моделима машинског учења, као и мој лични доживљај ове живописне сарадње са математичарима.
Линк за приступ предавању биће накнадно постављен.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у среду, 2. марта 2022. са почетком у 18.15.
Предавач: проф. др Маринка Житник, Универзитет Харвард
Наслов предавања: INFUSING STRUCTURE AND KNOWLEDGE INTO BIOMEDICAL AI
Апстракт: Grand biomedical challenges require AI/ML models to generalize to entirely new scenarios not seen during training. However, standard supervised learning is incredibly limited in scenarios, such as designing novel therapeutics, modeling emerging pathogens, and treating rare diseases. In this talk, I present our efforts to overcome these obstacles by infusing structure and knowledge into AI/ML algorithms. First, I will outline general-purpose and scalable algorithms for few-shot learning on graphs. At the core is the notion of local subgraphs that transfer knowledge from one task to another, even when only a handful of labeled examples are available. This principle is theoretically justified as we show the evidence for predictions can be found in subgraphs surrounding the targets. Finally, I will conclude with applications in drug discovery and precision medicine. The algorithmic predictions were validated in human cells and led to discovering a new class of drugs.
Биографија предавача и Webex 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.
детаљније
Наредни састанак Семинара биће одржан онлајн у уторак, 1. марта 2022. са почетком у 18 часова преко Webex платформе.
Предавачи: Никола Андрић Митровић, Наталија Младеновић, Ђорђе Мијовић, Иван Петраш
Наслови предавања:
Никола Андрић Митровић:
Примена вештачких неуронских мрежа на LSST криве сјаја активних галаксија
(ментор: Анђелка Ковачевић, МАТФ)
Наталија Младеновић:
Еволуција масивних двојних система - како настају извори гравитационих таласа
(ментор: Јелена Петровић, АОБ)
Ђорђе Мијовић:
Анализа кривих сјаја цефеида типа II и аномалних цефеида у бази података свемирског телескопа INTEGRAL-OMC
(ментор: Моника Јурковић, АОБ)
Иван Петраш:
Моделовање SAGA галаксија у инфрацрвеном делу спектра
(ментор: Ана Вудраговић, АОБ)
Више информација и линк за регистрацију доступни су на страници
http://astro.math.rs/beta/index.php?lang=lat&dir=sci&page=seminar
детаљније
Расписан је Конкурс за доделу „Награде Веселина Лучића“ за најбоље научно, односно стручно, остварење наставника и сарадника Универзитета у Београду, објављено током 2021. године.
Кандидати на Конкурс могу пријавити: монографију, поглавље у монографији или научни рад. Наведена остварења морају бити штампана код еминентног домаћег или страног издавача (пожељно је приложити рецензије). Неће бити узети у разматрање зборници радова са научних скупова, као ни уџбеничка литература.
Рок за подношење пријава је од 1. марта до 29. априла 2022. године
Текст конкурса
Образац за пријаву
детаљније
