Курс з прикладної математики від Кванти та Математикотиків

• 1. Кількісний підхід. Лекція присвячена демонстрації важливості широкого спектру знань математика, а також наближеним методам розв’язання задач і коли вони виявляються кориснішими за точні.
• 2. Якісний підхід. Відхід від парадигми кількісно точного моделювання реальних процесів і розгляд нового підходу — якісного, на прикладах моделювання економічного попиту та динаміки популяцій.
• 3. Евристичний підхід. На цьому занятті ми розглянемо, що таке евристичні алгоритми — підходи, які знаходять добрі (але не обов’язково оптимальні) розв’язки за рахунок ідей та наближень — на прикладах мурашиного алгоритму та методу найменших квадратів.
• 4. Імовірнісний та статистичний підхід. Основи теорії ймовірностей і статистики: як з даних витягують інформацію та як це використовується в науці й технологіях.
• 5. Штучний інтелект. Машинне навчання, регресія, класифікація, рекомендаційні системи — і як математики використовують ШІ навіть у доведенні теорем.