Họp dự án ICT-INOV định kỳ lần thứ 6 từ ngày 9-11/01/2024 tại Kuala Lumpur

15/01/2024Tin tức

Kỳ họp lần thứ 6 dự án ICT-INOV diễn ra từ ngày 09-11/01/2024 tại Thành phố Kuala Lumpur được tổ chức tại trường Đại học Malaya và Tenaga.
Xem thêm
KHOÁ ĐÀO TẠO MONTE CARLO AND ADVANCED SIMULATION METHODS

01/06/2023Tin tức

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.
Xem thêm
Họp dự án ICT-INOV định kỳ lần thứ 4 từ ngày 3-5/4/2023 tại Thành phố Hồ Chí Minh.

06/04/2023Tin tức

Kỳ họp lần thứ 4 dự án ICT-INOV diễn ra từ ngày 3-5/4/2023 tại Thành phố Hồ Chí Minh được tổ chức tại Viện John von Neumann - ĐHQG-HCM
Xem thêm

Thông báo

Tin mới nhất

KHOÁ ĐÀO TẠO MONTE CARLO AND ADVANCED SIMULATION METHODS

01/06/2023Thông báo

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.
Xem thêm
THÔNG BÁO CHIÊU SINH LỚP CHUYÊN ĐỀ NĂM 2019

04/09/2019Thông báo

Gồm 05 môn chính: Giải tích và Đại số, Xác xuất, Thống kê, Giới thiệu về Tài chính định lượng và Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình R và Python (cho người mới bắt đầu)
Xem thêm

THÔNG BÁO TUYỂN SINH NĂM 2019

24/08/2019

Thông báo

Đào tạo

Tin mới nhất

KHOÁ ĐÀO TẠO MONTE CARLO AND ADVANCED SIMULATION METHODS

01/06/2023Đào tạo

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.
Xem thêm
THÔNG BÁO CHIÊU SINH LỚP CHUYÊN ĐỀ NĂM 2019

04/09/2019Đào tạo

Gồm 05 môn chính: Giải tích và Đại số, Xác xuất, Thống kê, Giới thiệu về Tài chính định lượng và Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình R và Python (cho người mới bắt đầu)
Xem thêm

Tin nổi bật

THÔNG BÁO CHIÊU SINH LỚP CHUYÊN ĐỀ NĂM 2019

04/09/2019Đào tạo

Gồm 05 môn chính: Giải tích và Đại số, Xác xuất, Thống kê, Giới thiệu về Tài chính định lượng và Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình R và Python (cho người mới bắt đầu)
Xem thêm

Sự kiện

Tin mới nhất

Họp dự án ICT-INOV định kỳ lần thứ 6 từ ngày 9-11/01/2024 tại Kuala Lumpur

15/01/2024Sự kiện

Kỳ họp lần thứ 6 dự án ICT-INOV diễn ra từ ngày 09-11/01/2024 tại Thành phố Kuala Lumpur được tổ chức tại trường Đại học Malaya và Tenaga.
Xem thêm
KHOÁ ĐÀO TẠO MONTE CARLO AND ADVANCED SIMULATION METHODS

01/06/2023Sự kiện

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.
Xem thêm

THÔNG BÁO TUYỂN SINH NĂM 2019

24/08/2019

Sự kiện

JVN SEMINAR - 25th December 2018

17/12/2018

Sự kiện

Bản tin nội bộ

Tin mới nhất

Tân Viện trưởng Viện John von Neumann - PGS.TS Trần Minh Triết

28/10/2019Bản tin nội bộ

Lễ công bố quyết định bổ nhiệm PGS.TS Trần Minh Triết kiêm nhiệm chức vụ Viện trưởng Viện John von Neumann
Xem thêm
Viện John von Neumann - Hội tụ nhân tài, vươn xa thế giới

29/08/2017Bản tin nội bộ

Viện John von Neumann - Hội tụ nhân tài, vươn xa thế giới
Xem thêm

Tin nổi bật