В процессе освоения образовательной программы слушатели приобретут знания, умения и навыки по современным методами теории информации и оптимизации. Получат практический опыт в области создания различных оптимизационных пакетов (в том числе транспортного моделирования и моделирования экономики), обучения нейронных сетей и многого другого.

Задачи программы:

• познакомить с основами равновесного математического моделирования транспортных потоков, в частности поиском равновесий в многостадийных моделях транспортных потоков и разработкой пакетов транспортного моделирования;
• познакомить с элементами математического моделирования экономики на примере изучения последствий санкций для экономики России;
• предоставить новые знания в области численных методов оптимизации и теории информации и закрепить эти знания рассмотрением конкретных примеров задач анализа данных, в которых изученные методы используются. В частности, познакомиться с проксимальными оболочками, позволяющими ускорять различные оптимизационные алгоритмы, в том числе стохастическими, безградиентными методами оптимизации, работающими в условиях шума и т.п.

Преподаватели:

• Кирилл Владимирович Андреев – кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Сколтех;
• Александр Владимирович Гасников – профессор, МФТИ, ВШЭ;
• Дарина Михайловна Двинских – PhD, доцент НИУ ВШЭ;
• Федор Ильич Иванов – кандидат физико-математических наук, МИЭМ НИУ ВШЭ;
• Григорий Анатольевич Кабатянский – профессор, доктор физико-математических наук, Сколтех;
• Ольга Игоревна Криворотько – кандидат физико-математических наук, доцент, ИВМ и МГ СО РАН;
• Алексей Александрович Наумов – PhD, заведующий HDI Lab, НИУ ВШЭ;
• Наталия Кирилловна Обросова – кандидат физико-математических наук, доцент, ФИЦ ИУ ВЦ РАН;
• Иван Валерьевич Оселедец – доктор физико-математических наук, профессор, СколТех, директор центра искусственных технологий;
• Сергей Эрнестович Парсегов – кандидат физико-математических наук, научный сотрудник, СколТех;
• Андрей Михайлович Райгородский – доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник МФТИ, директор ФПМИ;
• Павел Сергеевич Рыбин – кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник, Сколтех;
• Федор Сергеевич Стонякин – доктор физико-математических наук, доцент, Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского, МФТИ;
• Петр Владимирович Трифонов – доктор технических наук, профессор, ИТМО;
• Назарий Константинович Тупица – кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, МФТИ;
• Александр Алексеевич Шананин – доктор физико-математических наук, профессор, академик РАН, ФИУ ИУ ВЦ РАН, МФТИ;
• Владимир Иванович Швецов – кандидат физико-математических наук, ФИЦ ИУ ИСА РАН;
• Алексей Андреевич Фролов – доктор физико-математических наук, профессор, Сколтех;
• Юрий Александрович Янович – кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, Сколтех;
• Martin Takac – associate professor MBZUAI (UAE);
• Евгений Алексеевич Нурминский – доктор физико-математических наук, профессор, руководитель математического центра ДВФУ;
• Наталья Борисовна Шамрай – кандидат физико-математических наук, научный сотрудник, ФГБУН Институт автоматики и процессов управления ДВО РАН.

На программу приглашаются студенты бакалавриата и специалитета, магистратуры и программ подготовки научных и научно-педагогических кадров в аспирантуре, обучающиеся по группам специальностей: математика, прикладная математика и информатика.

Для освоения содержания дополнительной профессиональной программы слушатели должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

• знание высшей математики (линейная алгебра, дискретная математика, теория вероятностей) и теоретических основ компьютерных наук (алгоритмы, сложность вычислений);
• основы программирования (Python, алгоритмы и структуры данных);
• знание английского языка, достаточное для прослушивания лекций и чтения англоязычной литературы.

Индивидуальный отбор участников проводится на основании:

• экспертной оценки резюме;
• решения практических задач.

Задания для проведения отбора слушателей:

Резюме оценивается от 0 до 60 баллов, должно содержать:

• информацию о месте обучения, специализации, уровне и сроках обучения (от 0 до 10 баллов);
• описание опыта научной или другой работы (от 0 до 10 баллов);
• сферу деятельности научных интересов (от 0 до 10 баллов);
• перечень научных публикаций (от 0 до 10 баллов);
• уровень технических навыков соискателя (от 0 до 10 баллов);
• информацию о прочих достижениях (от 0 до 10 баллов).

Решение практических задач. К решению представлены 13 задач. Максимальная сумма баллов по данному критерию отбора составляет 40 баллов.

Задачи для решения.

Резюме и решение задач необходимо прикрепить в заявку отдельными файлами в формате Рdf или Word.

Суммарные значения результатов по всем отборочным испытаниям отображаются в итоговом рейтинге участников. Участники, продемонстрировавшие наилучшие результаты и выполнившие общие (технические) требования к заявке, приглашаются на обучение по программе.

Всем, кто прошел конкурсный отбор и был приглашен на программу, необходимо предоставить справку с места обучения, взятую не ранее, чем за 3 месяца до начала образовательной программы.

Научно-технологический университет «Сириус» обеспечивает проживание, проезд / перелет по территории РФ и питание для участников программы.

Плата за обучение на программе не взимается.

К участию в программе допускаются только граждане РФ.

На программу не допускаются студенты, принимавшие ранее участие в других дополнительных образовательных программах и конференциях Университета «Сириус» в 2022 году за счет средств субсидии более 2-х раз.

Студенты, прошедшие отбор, но не прибывшие на программу, не будут допущены к отбору на следующие дополнительные образовательные программы и конференции с участием за счет средств субсидии в 2022 году.

Студенты, отчисленные с программы как не прошедшие успешно итоговую аттестацию, не будут допущены к отбору на следующие дополнительные образовательные программы и конференции с участием за счет средств субсидии.