Цель соглашения - содействие развитию и распространению культурных связей, научно-технологических исследований и высшего образования. Принимая решение развивать сотрудничество, институт и университет руководствовались подписанным в это же время соглашением между Российской академией наук и UDELAR, а также действующим с 1997 г. соглашением между правительствами России и Уругвая о культурном и научном сотрудничестве.
UDELAR - один из крупнейших образовательных и исследовательских центров Латинской Америки, независимый государственный университет, который управляется преподавателями, студентами и выпускниками. 120 000 студентов университета составляют 3,6 % от всего населения Республики Уругвай (это самый высокий показатель в Латинской Америке).
Новости
6 апреля 2017
31 марта Институт прикладных математических исследований КарНЦ РАН подписал соглашение о научном сотрудничестве с Республиканским университетом Уругвая (Universidad de la República, UDELAR).
Смотрите также:
12 апреля 2024
На ознакомительной экскурсии студентам 1 курса ПетрГУ специальности "Математика" сотрудники института рассказали о ведущихся исследованиях в Карельском научном центре.
1 апреля 2024
На сайте Math-Net.Ru выставлена презентация научного доклада А.А. Печникова "О наукометрических исследованиях на основе данных Math-Net.Ru", сделанного 27 марта 2024 года на заседании Ученого совета ИПМИ
13 марта 2024
5-7 марта 2024 г. проведен Международный семинар "Networking Games and Management", на котором обсуждались последние разработки в теории игр и смежных областях математики. На семинаре выступали участники из Петрозаводска, Санкт-Петербурга, Москвы, Новосибирска, Иркутска, Великого Новгорода, Ростова-на-Дону. Была также организована интернет-трансляция для обеспечения возможности участия в семинаре зарубежным коллегам.
2 марта 2024
2 марта 2024 г. в рамках "Математической студии" аспирант ИПМИ КарНЦ РАН Ковин А.М. прочитал лекцию для старшеклассников Лицея №13 на тему "Машинное обучение". В лекции ребята познакомились с практическими задачами построения прогнозных моделей на примере линейной регрессии.