Предновогодняя школа МНМЦ СПбГУ

Школа завершает мероприятия 2020 года и задаёт вектор развития проекта в 2021 году.

Разберемся с тем, что такое Yandex.Cloud, узнаем какие сервисы в него входят. Научимся работать с базами данных в облаке. На практике познакомимся современными принципами разработки и развертывания веб приложений, затронем тему контейнеров и отказоустойчивости. В результате участники научатся делать простой веб сервис и развернут его в облаке.

Поделится опытом создания и проведения нового годового курса по дискретной математике — два конспекта, задачи на Stepik и интерактивные примеры на Питоне.

In this series of lectures I will talk about various applications of local recompression technique, which is applicable to data given in an implicit way, for instance as solutions of equations, or in a compressed form. The technique applies simple compression operations (replacement of pairs of letters) and modifying the instance so that this is possible directly on the implicit representation.

Поделится опытом проведения семестрового курса по математической логике, читаемого как на факультете МКН СПбГУ, так и в CS центре.

Мастер-класс посвящен изучению инструмента Power Query, который помогает эффективно собирать данные из различных источников и готовить их для анализа, при необходимости изменяя их структуру. Предполагается кратко осветить следующие темы:
Тема 1. Загрузка и соединение данных. (Загрузка данных. Соединение данных из нескольких таблиц. Соединение данных из папки. Соединение данных из папки с преобразованием исходных данных.)
Тема 2. Объединение данных. (Объединение данных по ключевым полям. Внутреннее и внешнее объединение данных из разных таблиц. Введение в модели данных.)
Тема 3. Дополнительные возможности. Практикум. (Создание «прямой» таблицы из «сводной». Транспонирование. Консолидация данных. Очистка данных.)

Формализация понятия вычислимой функции и открытие алгоритмической неразрешимости — ключевые события в истории информатики. С ними связаны работы пионеров математической логики, таких как Гёдель, Тьюринг и Чёрч. Мы обсудим эти важнейшие события, стоящий за ними математический аппарат и некоторые его яркие применения.

Цель мини-курса — дать представление об основах дисциплин Машинное обучение (Machine Learning) и Глубокое обучение (Deep Learning), а также познакомить слушателей с сервисами Машинного обучения на облачной платформе Microsoft Azure.

Темы:
1. «Введение в Машинное обучение» + практика, 2 ак.ч.
2. «Введение в Глубокое обучение» + практика, 2 ак.ч.
3. Практикум «Машинное обучение с использованием облачной платформы Microsoft Azure», 2 ак.ч.

В последние десятилетия много говорится о компьютерных доказательствах (computer proofs, computer aided proofs, computer verified proofs и т.д.). Совершенно очевидно, что в еще большей степени появление и распространение компьютеров изменило приложения математики. О чем однако говорится гораздо меньше, это о том, как компьютеры изменили саму математику, отношение математиков к математической реальности, как возможности ее непосредственно наблюдать, так и понимание того, что вообще мы можем надеяться доказать. Я рассказываю о своем собственном опыте использования компьютеров как инструмента и об опыте использования компьютеров в работах моих коллег, которые я наблюдал с близкого расстояния. Этот опыт радикально изменил мои взгляды на многие аспекты функционирования математики, в частности на ее преподавание. Первая часть носит общий мемуарно-философский характер, следующие посвящены нескольким важным конкретным продвижениям, полученным с помощью компьютеров в алгебре и теории чисел.

Языки программирования — это не только инструменты для программистов, но и предмет исследования для специалистов в области теории языков программирования.

В этой лекции пойдёт речь об основных понятиях теории языков программирования, методах, которые в ней применяются, и результатах, повлиявших на развитие современных промышленных языков программирования.

Обсудим специфику работы с данными от сенсоров беспилотников, и какие алгоритмы хорошо работают. Расскажем о проведенном на Архипелаге 20.35 соревновании, представим лучшие решения и рекомендации по запуску аналогичных соревнований по машинному обучению у себя.

Краудсорсинг — это способ организации работы, когда масштабную задачу делят на множество подзадач и отдают разным исполнителям. Толока позволяет собирать и размечать таким образом большие объёмы данных, в том числе для машинного обучения. Мы приглашаем тех, кому интересно это направление, кто хочет освоить технологии краудсорсинга и обучать этому других. Подробнее.

fastText — это довольно простой инструмент, для которого нужно только знание, как работать в командной строке, либо начальные знания Python. С помощью него можно определять тональность поста в соц. сети, классифицировать обращения в саппорт, категоризировать письма/новости и что угодно. Научимся работать с ним и подробно разберём реальный пример.

Интенсив проходит в формате онлайн-лекций и интерактивной работой по субботам в течение 4 часов.

Даже если вы не знаете о машинном обучении, мы расскажем самые важные аспекты управления проектами и создания продукта. На интенсиве вы узнаете, когда уместно использовать чат-ботов и какие ограничения есть в ML-проектах.

В процессе обучения опытные эксперты расскажут слушателям о реальных практиках внедрения чат-ботов в компаниях разных масштабов, научат работать с инструментарием для бизнес- и технического-проектирования технологии.

В результате участники создадут паспорт проекта внедрения технологии чат-бота под свои запросы, познакомятся с экспертами и другими участниками онлайн-интенсива, среди которых будут представители компаний-лидеров своих сфер.

Изучим архитектуру IoT решений, познакомимся с сервисом Azure IoT Hub, научимся принимать данные от устройств и отправлять их разными способами в хранилища и сервисы анализа данных. Узнаем как визуализировать данные и как настроить автоматические события по результату анализа данных. Также познакомимся с SaaS сервисом IoT Central, позволяющим создавать IoT системы, не написав ни строчки кода.

В рамках мастер-класса будет дано введение в инженерию знаний и рассмотрены способы и модели структурирования и представления знаний, после чего будет сделан акцент на одном из ведущих способов работы со знаниями – онтологиях. Онтологии позволяют системно представить структуру предметной области в виде понятий и отношений между ними. Слушатели освоят основы формирования онтологий, познакомятся с различными видами и примерами онтологий, сценариями их использования, а также изучат процесс и инструменты онтологического инжиниринга.

Курс покроет такие темы:
1. Введение в обучение с подкреплением. Многорукие бандиты.
2. Обучение с подкреплением: определение MDP, уравнения Беллмана. Сложности в решении уравнений Беллмана. Policy iteration и value iteration.
3. Методы Монте-Карло. On-policy и off-policy методы. TD-обучение: Sarsa и Q-learning.
4. Планирование, rollouts и MCTS. Policy gradient и его варианты. Приближённые методы: при чём тут нейронные сети?
5. Обзор результатов последних лет: DQN, AlphaGo. AlphaZero, MuZero, Dactyl и многое другое.

Поговорим о предпосылках возникновения и основах технологии распределенных реестров. Будут представлены архитектурные решения и процессы (смарт-контракты) и рассмотрены достоинства и недостатки систем на базе блокчейн. Обсудим примеры из различных отраслей применения распределенных реестров. В частности, на примере проекта IPUniversity разберём возможности систем данного класса.

Школа завершает мероприятия 2020 года и задаёт вектор развития проекта в 2021 году.

Основное внимание предлагается уделить «качественным», а не «количественным» результатам линейной алгебры и их разнообразным приложениям, отойти от шаблона «линейная алгебра — это в основном вычисления». В частности, в рамках курса будут рассмотрены примеры решения при помощи линейной алгебры некоторых так называемых «олимпиадных» задач.

В настоящее время в условиях гуманизации и гуманитаризации образования математику считают не только естественнонаучной дисциплиной, но и признают её общекультурный характер. Роль математики в профессиональном становлении будущего специалиста в практически любой области трудно переоценить. Формирование культуры математический рассуждений – это не только передача определенного набора знаний, умений и навыков, приобретенных человечеством, но и непосредственное участие в формировании мировоззрения человека.

Подробно разберём определение и свойства операторно липшицевой функции на вещественной прямой, также изучим операторно липшицевы функции на подмножествах комплексной плоскости. Поговорим о таких объектах, как коммутаторно липшицевы функции, а также познакомимся с операторными оценками в нормах Шаттена - фон Неймана.

In this series of lectures I will talk about various applications of local recompression technique, which is applicable to data given in an implicit way, for instance as solutions of equations, or in a compressed form. The technique applies simple compression operations (replacement of pairs of letters) and modifying the instance so that this is possible directly on the implicit representation.

С помощью топологического анализа данных можно изучать и визуализировать многомерные данные, которые не редуцируются к маломерным, и детектировать многомерные «дыры» в них (наподобие дырки в бублике, это считают устойчивые гомологии) и щупальца (это считает метод mapper).

На первой лекции мы изучим основные определения и конструкции. Домашнее задание будет состоять в том, чтобы посчитать устойчивые гомологии множества точек (требуются небольшие знания Питона — нужно будет сгенерировать данные и запустить на них функции из уже существующих пакетов). На второй лекции мы обсудим приложения и модификации методов. На практическом занятии разберём домашнее задание.

Цель мастер-класса — создание интересного и несложного спецкурса по топологии. Его можно будет использовать на факультетах, не имеющих топологию среди обязательных предметов, для внеклассной работы со школьниками в математических классах, в качестве основы миникурса на студенческой школе, для украшения лекций по геометрии.

Мы упомянем достаточно известную литературу по основам топологии, но акцент сделаем на разных ноу-хау.

Мастер-класс будет интересен преподавателям математики, как желающим узнать новое о преподавании топологии, так и готовым поделиться своими собственными наработками.

В процессе работы будет постепенно создаваться (точнее, дорабатываться) опорный конспект, доступный участникам. Подробнее тут.

Более опытные коллеги поделятся своими подходами к поиску идей и тем студенческих курсовых работ для старта научной карьеры.

Небольшой курс по проективной геометрии, которая не только помогает решать олимпиадные задачи, но и просто очень красива.

1. Основные понятия проективной геометрии. Абстрактная проективная плоскость. Конечные проективные плоскости. Аксиомы Дезарга и Паппа.
2. Координатизация. Проективные преобразования. Основная теорема проективной геометрии.
3. Проективные соответствия. Пучки прямых. Теорема Штейнера, теоремы Паскаля и Брианшона.

Теоретическая информатика — это область знания на стыке математики и информатики. С одной стороны, теоретическая информатика — это полноценный раздел математики, в этой области точно так же дают определения, формулируют и доказывают теоремы — и знать основные методы и результаты этой области нужно всякому современному математику. С другой стороны, теоретическая информатика изучает математические идеи, лежащие в основе технологий обработки информации — и это важная часть фундаментального образования для специалистов в области информатики. В лекции будет рассказано об опыте построения современного курса теоретической информатики на факультете МКН СПбГУ, о составе курса и об особенностях преподавания каждого его раздела.

Пусть задана некая арифметическая функция f на натуральных числах. В аналитической теории чисел нас часто интересует среднее значение данной функции. Так, например, один из центральных результатов в аналитической теории чисел — асимптотический закон распределения простых чисел, говорит нам, что количество простых чисел p, не превосходящих x, удовлетворяет определенной оценке. В курсе поговорим об этой и других подобных оценках и методах их доказательства.

В лекции будет рассказано о замечательной "игре Hats", в которой на мудрецов, расположенных в вершинах графа, надевают шляпы нескольких цветов, поле чего мудрецы пытаются угадать цвета своих шляп, используя в качестве информации лишь цвета шляп, которые они видят на своих соседях (т.е. мудрецах, находящихся в смежных вершинах). Считается, что мудрецы выиграли, если хотя бы один из них угадал цвет правильно. Будет проведен обзор известных результатов, описан вычислительный подход к этой задаче и приведено много "конструкторов", т.е. способов строить выигрышные стратегии на больших графах, если уже известны стратегии на маленьких.

На мастер-классе вы познакомитесь с электронным задачником «Генератор задач». От обычного задачника, как бумажного, так и электронного, его отличает наличие практически неограниченного количества задач. Дело в том, что вместо задач в обычном понимании этого слова данный задачник состоит из шаблонов задач, по которым компьютер генерирует условия и ответы.

Что можно делать с помощью этого задачника?
– Создавать любое количество различных (по возможности) вариантов заранее подготовленного задания и распечатывать их. Задания создаются вместе с ответами.
– Легко (мышью) собирать новые задания из подготовленных задач. При этом в разные варианты можно при желании включать задачи, различающиеся не только числами, но и текстом.
– В любом текстовом редакторе изменять текст задач. Для этого не надо никаких знаний о том, как работает система (это не касается изменения формул).
– С помощью меню менять формат вывода: размеры страницы, размеры и вид шрифта, размеры карточек, которые выдаются учащимся, заголовок варианта и другие параметры.
– Пополнять задачник новыми задачами. Для этого необходимы: элементарные навыки программирования, поверхностные знания об издательской системе Tex и знания, полученные в результате прочтения десятка страниц документации задачника.
– Восстанавливать задания по номеру серии (полезно в случае утери заданий или ответов).

На мастер-классе вы познакомитесь с электронным задачником «Генератор задач». От обычного задачника, как бумажного, так и электронного, его отличает наличие практически неограниченного количества задач. Дело в том, что вместо задач в обычном понимании этого слова данный задачник состоит из шаблонов задач, по которым компьютер генерирует условия и ответы.

Что можно делать с помощью этого задачника?
– Создавать любое количество различных (по возможности) вариантов заранее подготовленного задания и распечатывать их. Задания создаются вместе с ответами.
– Легко (мышью) собирать новые задания из подготовленных задач. При этом в разные варианты можно при желании включать задачи, различающиеся не только числами, но и текстом.
– В любом текстовом редакторе изменять текст задач. Для этого не надо никаких знаний о том, как работает система (это не касается изменения формул).
– С помощью меню менять формат вывода: размеры страницы, размеры и вид шрифта, размеры карточек, которые выдаются учащимся, заголовок варианта и другие параметры.
– Пополнять задачник новыми задачами. Для этого необходимы: элементарные навыки программирования, поверхностные знания об издательской системе Tex и знания, полученные в результате прочтения десятка страниц документации задачника.
– Восстанавливать задания по номеру серии (полезно в случае утери заданий или ответов).

Школа завершает мероприятия 2020 года и задаёт вектор развития проекта в 2021 году.

Неформальное общение о преподавании математики на факультете МКН СПбГУ — о том, как построена образовательная программа и как ведутся занятия, об особенностях работы с выдающимися студентами, о роли научных исследований в преподавании, и о любых других вопросах.

Мы расскажем об историко-математической деятельности в нашем городе.
С 2013 г. в ПОМИ работает семинар по истории математики, видеозаписи всех
докладов выложены на сайте.
На сайте Математического общества есть страница «Пантеон», и страница
«Сохранение памяти», в ней – «Виртуальный некрополь математиков Петербурга». В рамках этой деятельности нам удалось определить местонахождение и отреставрировать нескольких могил известных математиков прошлого.
В 2018 г. коллективом математиков был выпущен сборник «Математический
Петербург», о котором тоже будет рассказано.
Сейчас для грядущего XXIX Конгресса математиков, который планируется в
Петербурге с 6 по 14 июля 2022 г., готовится книга «Математики Петербурга и их теоремы».
Помимо изучения истории математики в нашем городе исследователи занимаются другими разнообразными направлениями, от краеведения, библиографии, научных биографий, социальной истории математики, истории научных и образовательных учреждений до истории идей и теорий.
Как правило, в историю математики приходят уже зрелые математики со
сформированным ретроспективным взглядом на становление своей области исследований.
Наша деятельность направлена на сохранение, систематизацию и анализ информации такого рода.

Об опыте создания нескольких учебных программ, выпускники которых идут работать в JetBrains, Google и Яндекс

Расскажет о возвращении в Санкт-Петербург и своей работе на факультете математики и компьютерных наук СПбГУ.

МКН СПбГУ, CS центр, CS club, наука, жизнь и многое другое

Поговорим про проекты программы Марии Кюри, программы фонда Фулбрайта (автор лауреат этой программы), гранты ERC, а также имеющийся у нас в СПбГУ проект сотрудничества с Пекинским Университетом.

Идея создания трёхуровнего конспекта (формулировки-определения, базовый и углубленный) и пример её реализации, а также приятное общение о преподавании алгебры.