Các phương pháp Monte Carlo là thành phần chính của nhiều thuật toán số được sử dụng rộng rãi trong Kinh tế lượng, Tài chính, Sinh học và tất cả các lĩnh vực được liên kết với Thống kê và Machine Learning. Ví dụ, trong Thống kê Bayes, các tham số được mô hình dưới dạng biến ngẫu nhiên nhằm mô tả chính xác sự biến động của tổng thể khi dữ liệu được cập nhật theo thời gian hoặc trên các trường không gian khác nhau. Các suy luận trên mô hình được thực hiện từ kiến thức tiên nghiệm về tham số và từ một bộ dữ liệu cho trước. Để có được các biểu thức số dưới dạng kỳ vọng của một hàm mục tiêu cụ thể theo phân phối hậu nghiệm, một số thuật toán tính toán hiệu quả cần được quan tâm.
THÔNG TIN KHOÁ HỌC
- Lịch giảng: từ ngày 19-24/6/2023
- Địa điểm: Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQG-HCM, 227 Nguyễn Văn Cừ, Quận 5, Tp.HCM.
- Ngôn ngữ: Tiếng Anh
- Học viên được cung cấp tài liệu theo chương trình.
- Học viên tự mang theo máy tính để thực hành.
- Học phí :
- Miễn phí đối với học viên JVN.
- 5 triệu/khoá đối với học viên thuộc ĐHQG-HCM.
- 10 triệu/khoá đối với các học viên còn lại.
- Giảm giá 20% khi học viên đăng ký trước ngày 10/6/2023
- Thông tin chuyển khoản:
- Đơn vị: Viện John von Neumann - ĐHQG-HCM
- Ngân hàng: Techcombank - Chi nhánh Thủ Đức
- Số tài khoản: 10223254089017
GIẢNG VIÊN
-
GS. Randal Douc - Giáo sư Toán ứng dụng tại trường Kỹ sư Télécom Sudparis, Pháp.
-
TS. TrầnTrung Minh, Viện John von Neumann
Link đăng ký: https://forms.gle/PFyUrDEbf883TzVg7
Chi tiết hơn về nội dung môn học và thời khoá biểu, xin vui lòng xem file đính kèm.
File kèm theo:
VI_Monte Carlo and Advanced simulation methods-230601220104.pdfMonte Carlo and Advanced simulation methods-230601220104.pdf