Objectif
BIGMATH is aimed to train a group of young, creative mathematicians with strong theoretical and practical skills, needed to tackle the major challenges of the Big Data era. They will also be trained in a wide set of “soft skills” that enable them to transfer effectively their knowledge to the productive world, thus fostering the European market to create innovation.
These abilities will result from a close partnership between academy, providing the students with up-to-date training and knowledge on cutting-edge research on targeted mathematical disciplines, and a group of industries, who will complete the competences of the ESRs by exposing them to a set of Big Data-related real industrial problems.
The main domains of interest of the BIGMATH project lie in the areas of optimization, statistics, and large-scale linear algebra for Big Data, which are the most relevant mathematical topics for effective machine learning techniques and ability to build good data-driven products.
The effectiveness of the training program that we propose strongly relies on the involvement and close collaboration of universities with the non-academic sector, since Big Data challenges cannot be tackled only through theoretical studies and must be identified mostly by companies, which work daily on problems that involve big, complex or “messy” data. Specifically, BIGMATH focuses on 7 industrial Big Data problems spread across three domains: human facial data analysis, financial applications, and production systems.
Project Activities and ESRs training on communication, exploitation of scientific results, dissemination and public engagement, play also a central role in this project, since they are designed to promote dissemination of excellent research and diffusion of innovation in Europe. The creation of such international and life-long network of young researchers, trained across sectors in an innovative way, will thus help Europe to strengthen its international R&I cooperation.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.
- sciences naturelles mathématiques mathématiques pures algèbre algèbre linéaire
- sciences naturelles informatique et science de l'information science des données mégadonnées
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique
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Mots‑clés
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).
Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMME PRINCIPAL
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme -
H2020-EU.1.3.1. - Fostering new skills by means of excellent initial training of researchers
Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme
Thème(s)
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.
Régime de financement
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.
MSCA-ITN - Marie Skłodowska-Curie Innovative Training Networks (ITN)
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Appel à propositions
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-ITN-2018
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
20122 Milano
Italie
Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.