BSBF2018

Жанр: Научная фантастика, бизнес литература, бизнес идеи

(серия рассказов - Жизнь Декарта)

Действие: Сайман анализировал числа(плоскости).

Герои: Сайман - ИИ (Виртуальные очки на лице Декарта)

Декарт - сотрудник аналитического отдела

https://bsbf2018.org

https://bsbf2018.org/speakers

https://bsbf2018.org/hotels

 Easy science

P.S. Сайман ждал трансляции

  участников и числовые прогнозы.

Джордан Белфорт (Jordan Ross Belfort)

Жанр: Научная фантастика, бизнес литература, бизнес идеи

(серия рассказов - Жизнь Декарта)

Действие: Сайман анализировал числа(плоскости).

Герои: Сайман - ИИ (Виртуальные очки на лице Декарта)

Декарт - сотрудник аналитического отдела

Передача информации

(Transmission of information).

SYNERGY GLOBAL FORUM 2017 NEW YORK 

http://synergyinsight.ru
https://www.instagram.com/synergyuniversity
https://www.youtube.com/user/synergytvru/videos

Роль экспертов-координаторов(0.5) - будет возрастать.

0.5 ускоряют эволюцию чисел, дают превосходство над конкурентами.

См. также: 

Движение

Алгебраическая топология

Развитие чисел

Управление числами

Конечные поля

Визиторы

Жанр: Научная фантастика, бизнес литература, бизнес идеи

(серия рассказов - Жизнь Декарта)

Действие: Сайман анализировал числа(плоскости).

Герои: Сайман - ИИ (Виртуальные очки на лице Декарта)

Декарт - сотрудник аналитического отдела

P.S. Visitors to the Desert.

Квазар (Роботы научатся предвидеть свое будущее)

Жанр: Научная фантастика, бизнес литература, бизнес идеи

(серия рассказов - Жизнь Декарта)

Действие: Сайман анализировал числа(плоскости).

Герои: Сайман - ИИ (Виртуальные очки на лице Декарта)

Декарт - сотрудник аналитического отдела

NGC 3314

IRAS F23128-5919

М82

NGC 3034

По фото можно проследить начало процесса NGC 3314,

активную фазу IRAS F23128-5919,

завершение процесса М82 NGC 3034

См. также 
Предельный переход
Вейвлеты на локальных полях (предельный переход)
Физические и математические константы (виток пятый)

https://www.spacetelescope.org
http://www.eso.org
http://www.eso.org/public/videos/eso1710a
https://www.instagram.com/esoastronomy
https://www.instagram.com/astrophysics_
https://www.youtube.com/user/ESOobservatory/videos

Роботы научатся предвидеть свое будущее

P.S. Сайман наблюдал 

за предельным переходом частиц(чисел) в природе -

рождением Вселенной.

Смотрел в очень сильный микроскоп.

Микро=Макро

Лекции по математическому анализу

Жанр: Научная фантастика, бизнес литература, бизнес идеи

(серия рассказов - Жизнь Декарта)

Действие: Сайман анализировал числа(плоскости).

Герои: Сайман - ИИ (Виртуальные очки на лице Декарта)

Декарт - сотрудник аналитического отдела

Книга представляет собой записки продвинутого курса анализа, прочитанного автором в 2006/07 годах в Независимом московском университете. В курсе на раннем этапе вводится понятие гладкого многообразия и уделяется много внимания векторным полям, дифференциальным формам, ориентациям и прочему материалу, лежащему между курсами анализа и дифференциальной геометрии. Из менее традиционных тем отметим пример Уитни и доказательство (в ослабленном варианте) теоремы регулярности для эллиптических систем.

Львовский С. М. - Лекции по математическому анализу

Алгебраическая топология

Консультирование (Consulting)

Жанр: Научная фантастика, бизнес литература, бизнес идеи

(серия рассказов - Жизнь Декарта)

Действие: Сайман анализировал числа(плоскости).

Герои: Сайман - ИИ (Виртуальные очки на лице Декарта)

Декарт - сотрудник аналитического отдела

P.S. Консультирование - подумал Сайман.

Погружение

Жанр: Научная фантастика, бизнес литература, бизнес идеи

(серия рассказов - Жизнь Декарта)

Действие: Сайман анализировал числа(плоскости).

Герои: Сайман - ИИ (Виртуальные очки на лице Декарта)

Декарт - сотрудник аналитического отдела

Курс Р.В. Шамина «Машинное обучение и искусственный интеллект в математике и приложениях»

12 сентября–29 декабря 2017 г., МИАН, ул. Губкина, д.8, ауд. 430, г. Москва

Искусственный интеллект за последний год стал принципиальным трендом во всем мире. Мы видим, что интеллектуальные системы, вооруженные машинным обучением, составляют значительную конкуренцию человеку во многих областях деятельности. Машинное обучение и искусственный интеллект отличаются от классической математики стилем и образом мысли, но могут быть очень полезны не только в прикладных задачах, но и для чисто математических проблем. С другой стороны, в искусственном интеллекте большую роль играет не только логика и дискретная математика, но и алгебра, тензорное исчисление, топология, дифференциальные уравнения, стохастический анализ. Эти и другие дисциплины имеют неожиданное и эффективное применение в искусственном интеллекте.

Мы ставим целью рассказать основные методы искусственного интеллекта на простых, «осязаемых» примерах и показать математическую основу машинного обучения и искусственного интеллекта. По окончанию курса слушатели узнают работающие алгоритмы машинного обучения, чтобы применять их в своих задачах (теоретических или прикладных).

P.S. Сайман наблюдал 

за погружением.