Znanstveni radovi

Znanstveni radovi objavljeni u Q1 časopisima od 2019. godine dostupni su ovdje.


Projekti

Popis projekata dostupan je ovdje.


Nagrađivani nastavnici

Popis nagrađivanih nastavnika Matematičkog odsjeka dostupan je ovdje.


Znanstveni skupovi i konferencije

Popis održanih te nadolazećih znanstvenih skupova i konferencija organiziranih uz potporu Matematičkog odsjeka dostupan je ovdje.


Dobrodošli na stranicu matematičkog odsjeka


IZDVOJENE OBAVIJESTI

...
Izdvojeno Matematika

Prof. dr. sc. Filip Najman dobitnik je Nagrade HAZU za najviša znanstvena i umjetnička dostignuća u Republici Hrvatskoj za 2024. godinu

Prof. dr. sc. Filip Najman je dobitnik Nagrade Hrvatske akademije znanosti i umjetnosti za najviša znanstvena i umjetnička dostignuća u Republici Hrvatskoj za 2024. godinu za područje matematičkih, fizičkih i kemijskih znanosti.   https://www.info.hazu.hr/events/svecana-sjednica-u-povodu-dana-hazu-i-dodjela-nagrada-hazu-3/   https://www.info.hazu.hr/wp-content/uploads/2025/04/Nagrade-HAZU-za-2024.pdf   Dodjela nagrada je u utorak 29.4.2025. u 11 sati u knjižnici HAZU, Trg J. J. Strossmayera 14.   Čestitamo dobitniku na ovom velikom postignuću!


UPIŠI MATEMATIKU


Dr. Pavel Zimmermann - Radionica za...

U četvrtak 12. prosinca od 12:30 do 15:30dr. Pavel Zimmermann (Prague University of Economic and Business) održat će radionicu za studente na temu strojnog učenja s praktičnim primjenama u aktuarstvu.

Radionica će se održati u predavaonici 101, a  bit će podijeljena u dva bloka od po 90 minuta:

1. Basics of Machine Learning and Main Differences from Statistical Modeling

It is quite remarkable how differently these two worlds assess the same predictive problem. In the presentation, basic concepts of supervised machine learning will be explained, and the main differences from statistical modeling will be highlighted. The basic stages of the machine learning modeling process will be covered, including explanations of regression trees and the random forests algorithm. The role of hyperparameters and their fine-tuning will also be mentioned.

2. Tree Boosting - From Basic Ideas to Advanced Applications of XGBoost

This block will delve into the fundamentals of tree boosting, gradient boosting, and stochastic gradient boosting algorithm. XGBoost, currently one of the most successful implementations of boosting, will be explored. Some actuarial application possibilities will also be outlined.

Radionica će biti na engleskom jeziku.

Molimo zainteresirane studente da se za sudjelovanje na radionici prijave putem sljedećeg obrasca: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdrTsBxhJpbDT1Jg0jpG23O51V-ZZWKkG_SjXWIfgiKwZakmQ/viewform?usp=sf_link


Napomena: Vlastita prijenosna računala nisu potrebna, ali se preporučuju. Neki primjeri bit će predstavljeni u Python Jupyter bilježnicama u Google Colaboratory okruženju (https://colab.google/ ). Nije potrebna prethodna instalacija Pythona. Potreban je samo google račun i preglednik koji omogućuje suradnju (optimalno Google Chrome ili Mozilla Firefox).


Pavel Zimmermann studirao je statistiku i aktuarstvo i stekao doktorat znanosti na Sveučilištu ekonomije u Pragu. Radio je kao upravitelj rizika i razvojni inženjer modela rizika za multinacionalnu osiguravateljsku grupu. Trenutno radi kao partner s Tools4F konzultantskom tvrtkom. Osim toga, zaposlenik je Odsjeka za informacijsku tehnologiju na Ekonomskom sveučilištu u Pragu, gdje je odgovoran za predavanja na tečajevima strojnog učenja i aktuarstva. Također je član odbora Češkog društva aktuara.

Autor: Božidar Tartaro
Popis obavijesti

Događanja

07.
svibnja
18:45-20:00,
Predavaonica A002, Matematički odsjek, Bijenička cesta 30

Broj posjeta:
4921437