مارتن تاكاش

قبل انضمامه إلى جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، عمل الدكتور تاكاش أستاذاً مساعداً في قسم الهندسة الصناعية والنظم في جامعة "ليهاي" في بنسلفانيا في الولايات المتحدة الأمريكية. وخلال تلك الفترة، حصد الدكتور تاكاش عدة جوائز مرموقة منها جائزة أفضل أطروحة لشهادة الدكتوراه من "جمعية الأبحاث التشغيلية" في عام 2014؛ وجائزة "ليزلي فوكس" (جائزة المركز الثاني لعام 2013) من "معهد الرياضيات وتطبيقاتها"؛ وجائزة أفضل ورقة بحثية للطلاب من "جمعية إنفورمس للحوسبة" – المركز الثاني لعام 2012.

كما تلقى الدكتور تاكاش عدة منح تمويلية من برامج مؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، منها منحة معهد "ترايبودس" له ولمعاونيه في جامعات ليهاي ونورثويسترن وبوسطن.

لا بد من الإشارة إلى أن الدكتور هو رئيس إقليمي للعديد من مؤتمرات تعلم الآلة مثل "المؤتمر الدولي لتعلم الآلة"، و"مؤتمر أنظمة معالجة المعلومات العصبية"، و"المؤتمر الدولي حول تمثيل التعلم"، و"المؤتمر الدولي للذكاء الاصطناعي والإحصاء".

• دكتوراه في الرياضيات من جامعة إدنبرة بالمملكة المتحدة
• ماجستير في الرياضيات من جامعة كومينيوس في سلوفاكيا
• بكالوريوس في الرياضيات من جامعة كومينيوس في سلوفاكيا

• جائزة أفضل أطروحة لشهادة الدكتوراه من "جمعية الأبحاث التشغيلية" للعام 2014
• جائزة "ليزلي فوكس" (جائزة المركز الثاني للعام 2013) من "معهد الرياضيات وتطبيقاتها"
• جائزة أفضل ورقة بحثية للطلاب من "جمعية إنفورمس للحوسبة" – المركز الثاني للعام 2012.

في الوقت الراهن، يعمل الدكتور تاكاش محرراً مشاركاً في مجلة البرمجة الرياضية المتعددة، ومجلة (Journal of Optimization Theory and Applications)، ومجلة طرق وبرمجيات التحسين (Optimization Methods and Software)

• دراسة بعنوان – Iteration Complexity of Randomized Block-Coordinate Descent Methods for Minimizing a Composite Function [للباحثين: P. Richtárik، M. Takáč] نُشرت في مجلة Mathematical Programming، المجلد 144(1)، الصفحات 1-38، عام 2014.
• دراسة بعنوان – Parallel Coordinate Descent Methods for Big Data Optimization [للباحثين: P. Richtárik، M. Takáč] نُشرت في مجلة Mathematical Programming, Series A، الصفحات 1-52، عام 2015.
• دراسة بعنوان – Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem [للباحثين: M. Nazari، A. Oroojlooy، L. V. Snyder، M. Takáč] نُشرت في مؤتمر NeurIPS، عام 2018.
• دراسة بعنوان – SARAH: A Novel Method for Machine Learning Problems Using Stochastic Recursive Gradient [للباحثين: L. Nguyen، J. Liu، K. Scheinberg، M. Takáč] نُشرت في مؤتمر ICML الرابع والثلاثين، عام 2017.
• دراسة بعنوان – Communication-Efficient Distributed Dual Coordinate Ascent [للباحثين: M. Jaggi، V. Smith، M. Takáč، J. Terhorst، S. Krishnan، T. Hofmann، M. I. Jordan] نُشرت في مؤتمر NeurIPS، المجلد 27، عام 2014.
• دراسة بعنوان – Distributed Coordinate Descent Method for Learning with Big Data [للباحثين: P. Richtárik، M. Takáč] نُشرت في مجلة Journal of Machine Learning Research، المجلد 17، الصفحات 1-25، عام 2016.