[ABE-L] Curso de Verão (EMAp/FGV) com Prof. Pierre del Moral

[Rodrigo Targino]

Prezados,
informo que o curso *Advanced Monte Carlo Methods* que será ministrado
pelo *Prof.
Pierre del Moral *na *EMAp/FGV* entre *29/Jan-02/Mar/2018* está com as
inscrições abertas pelo seguinte link:

http://emap.fgv.br/eventos/advanced-monte-carlo-methods

O *curso preliminar* (08-22/Jan/2018) consistirá de duas aulas expositivas
(seg/qua) e uma aula prática (sex) por semana, com o objetivo de
familiarizar os alunos com tópicos introdutórios a serem abordados no curso
do Prof. del Moral.

A lista exata de tópicos do *curso preliminar* dependerá dos alunos
matriculados, mas pretendemos discutir:
- Integração por Monte Carlo;
- Amostragem por importância;
- Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (Amostrador de Gibbs,
Metropolis-Hastings, Hamiltonian Monte Carlo, Metropolis Adjusted Langevin
Algorithm, etc.)
- Filtro de Kalman (filtering/smoothing e a ideia por trás do Forward
Filtering Backward Smoothing);
- Métodos de Monte Carlo Sequenciais (Sequential Importance
Sampling, Sampling Importance Resampling, Auxiliary Particle Filters, etc);
- Estimação de parâmetros em modelos de espaço de estados (Particle MCMC,
Pseudo-marginal MCMC);
- Ensemble Kalman Filter.

O curso (incluindo as 3 semanas preliminares) será *gratuito* mas a
inscrição é obrigatória, pois sem ela não conseguiremos conceder acesso ao
prédio.

Atenciosamente,
Rodrigo Targino

On Fri, 1 Dec 2017 at 18:21 Rodrigo Targino <targino em dme.ufrj.br> wrote:

> Prezados,
> é com prazer que informo que a Escola de Matemática Aplicada (*EMAp*) da
> Fundação Getulio Vargas (*FGV*) irá oferecer um curso de verão em *Métodos
> de Monte Carlo*, ministrado por um dos maiores especialistas no campo, o* Prof.
> Pierre del Moral <http://people.bordeaux.inria.fr/pierre.delmoral/>*
>  (INRIA-França).
>
> O curso ocorrerá dos dia *29/Jan/2018 ao dia 02/Mar/2018*, às *segundas,
> quartas e sextas*, das *14 às 16hrs*, na EMAp/FGV. Haverá uma pausa de
> uma semana durante o carnaval (sem aulas na semana de 12-16/Fev/2018).
>
> A inscrição para o curso será *obrigatória, *pois sem ela não
> conseguiremos conceder acesso ao prédio. O link para inscrição estará
> disponível a partir do dia 15/Dez/2017.
>
> Aos alunos interessados, do dia 08/Jan/2018 ao dia 22/Jan/2018 alguns
> professores da EMAp (Rodrigo Targino, Yuri Saporito e Eduardo Mendes)
> apresentarão tópicos introdutórios ao curso, no mesmo horário e local da
> disciplina do Prof. del Moral.
>
> Seguem os detalhes abaixo.
>
> Atenciosamente,
> Rodrigo Targino
>
> *Título*: Advanced Monte Carlo Methods
> *Data*: 29/Jan/2018 - 02/Mar/2018 (curso preliminar: 08/Jan/2018 -
> 22/Jan/2018)
> *Horário*: Seg/Qua/Sex, 14-16hrs
> *Local*: Sala 415, Praia de Botafogo 190, Rio de Janeiro, Brasil*
> *Não é permitida a entrada de pessoas vestindo shorts, bermuda, mini-saias
> e/ou sandálias Havaianas.
> *Idioma*: Inglês (o curso preliminar pode ser em português)
> *Bibliografia:*  (1) Notas de aula e (2) Del Moral, Pierre, and Spiridon
> Penev. Stochastic Processes: From Applications to Theory. CRC Press, 2017.
> link
> <https://www.crcpress.com/Stochastic-Processes-From-Applications-to-Theory/Moral-Penev/p/book/9781498701839>
>
> *Resumo: *This course will cover topics in the general area of Monte
> Carlo methods and their application domains. The topics include Markov
> chain Monte Carlo and Sequential Monte Carlo methods, Quantum and Diffusion
> Monte Carlo techniques, as well as branching and interacting particle
> methodologies.
> The lectures cover discrete and continuous time stochastic models,
> starting from traditional sampling techniques (perfect simulation,
> Metropolis-Hasting, and Gibbs-Glauber models) to more refined methodologies
> such as gradient flows diffusions on constraint state space and Riemannian
> manifolds, ending with the more recent and rapidly developing Branching and
> mean field type Interacting Particle Systems techniques.
> The course has been designed so that there are no fixed prerequisites. It
> will be assumed that participants will have a good knowledge of probability
> theory and basic Markov chain models. In particular, a good knowledge of
> undergraduate mathematics and of undergraduate probability is required.
> This means familiarity with basic probability models, random variables and
> their probability distributions, independence, expectations and conditional
> probabilities, as well as the law of large numbers. Exposure to classical
> differential calculus, and basic vector and matrix algebra will also be
> assumed.
>
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