Оның зерттеулері қолданбалы математикаға, әсіресе дербес туындылы дифференциалдық теңдеулерге, басқару теориясына, сандық талдауға және машиналық оқытуға бағытталған. Ғылыми еңбектері Euskadi (Баск елі) ғылым және технология сыйлығы (2006), Хулио Рей Пастор ұлттық зерттеу сыйлығы (2007) және Өнеркәсіптік және қолданбалы математика қоғамының (SIAM) W.T. and Idalia Reid Prize сыйлығы (2022) сияқты марапаттармен танылған.

Ол 430-дан астам жарияланымның авторы және 32-ден астам докторлық диссертацияға жетекшілік еткен. Оның зерттеулері Еуропалық зерттеу кеңесінің үш Advanced Grant грантымен қолдау тапты: NUMERIWAVES 2010, DyCon 2016 және CoDeFeL 2024. Сондай-ақ Испания мен Германиядағы өндірістік және технология трансфері жобаларына қатысқан. Қолданбалы математика саласындағы жетекші журналдардағы редакциялық қызметімен қатар, ғылымды кең аудиторияға танытуға белсенді үлес қосады.

Профессор Чон Чхоль Йе қазіргі уақытта KAIST (Кореяның ғылым және технологиялар озық институты) жанындағы Kim Jaechul жасанды интеллект жоғары мектебінің толық профессоры. Ол медициналық бейнелеу мен жасанды интеллекттің тоғысындағы зерттеулерді басқарады.

Ол Сеул ұлттық университетінде басқару және өлшеу техникасы бойынша бакалавр және магистр дәрежелерін, ал Purdue университетінде электр және компьютерлік инженерия бойынша Ph.D. дәрежесін алған.

Оның зерттеулері медициналық кескіндерді реконструкциялау, терең оқытуға негізделген кескін өңдеу және интеллектуалды медициналық жүйелерді дамыту бағыттарына арналған. IEEE Fellow ретінде ол академиялық қауымдастыққа белсенді үлес қосады және бірнеше халықаралық журналдардың редакциялық алқаларында қызмет етеді.

Жасанды интеллект пен биомедициналық инженерияны біріктіру арқылы ол ғылыми инновацияларды ілгерілетіп, адам денсаулығын жақсартуға үлес қосуды мақсат етеді.

Жеңісбек Асылбеков - машиналық оқыту және статистикалық оқыту теориясы саласындағы зерттеуші. Оның жұмысы терең оқыту модельдеріне, дискриминанттық талдауға, Гаусс қоспа модельдеріне және Expectation-Maximization (EM) мен градиенттік түсу сияқты оңтайландыру алгоритмдерінің теориялық қасиеттеріне бағытталған.

Оның соңғы зерттеулері Deep Linear Discriminant Analysis және оның нұсқаларын дамытуға, сондай-ақ артық параметрленген Гаусс қоспа модельдерінде оқытуға теориялық кепілдіктер беруге арналған. Сонымен қатар ол ұзын құйрықты деректер үлестірімдері жағдайындағы жіктеуіштердің өнімділігі және градиенттік әдістердің жоғары жиілікті функциялар мен модульдік арифметиканы үйренудегі шектеулері бойынша зерттеулерге үлес қосты.

Оның жарияланымдары Statistical Papers және Machine Learning сияқты Q1 журналдарында, сондай-ақ машиналық оқыту мен статистика саласындағы басқа да рецензияланатын алаңдарда жарық көрген.

Профессор Петер Рихтарик математика, оңтайландыру және машиналық оқыту тоғысындағы жетекші сарапшы. Ол Cornell университетінде Operations Research бойынша PhD дәрежесін алған және 2017 жылы King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) университетіне қосылғанға дейін University of Edinburgh мекемесінде академиялық қызмет атқарған.

Ол Alan Turing Institute негізін қалаушы Fellow мүшелерінің бірі және рандомизацияланған әрі үлестірілген оңтайландыру алгоритмдеріне елеулі үлес қосқан. Профессор Рихтарик сондай-ақ құпиялылықты сақтай отырып орталықсыздандырылған деректер көздері арқылы модельдерді оқытуға бағытталған жасанды интеллекттің маңызды жаңа саласы - Federated Learning бастапқы әзірлеушілерінің бірі ретінде танылған.

Бохён Хан - Сеул ұлттық университетінің (SNU) электр және компьютерлік инженерия профессоры. Бұған дейін ол POSTECH университетінде қауымдастырылған профессор, сондай-ақ Google DeepMind, Google Research және Snap Research ұйымдарында шақырылған зерттеуші ғалым болған. Ph.D. дәрежесін 2005 жылы University of Maryland, College Park университетінде алған.

Профессор Хан компьютерлік көру және машиналық оқыту қауымдастықтарында маңызды жетекшілік қызметтер атқарған, соның ішінде ICCV 2025 және BMVC 2026 бағдарламалық комитетінің төрағасы, ICASSP 2024 TPC вице-төрағасы болған. Ол CVPR, NeurIPS, ICLR және ICML конференцияларында тұрақты түрде Senior Area Chair қызметін атқарады және IEEE TPAMI журналының Associate Editor редакторы болып табылады.

Оның бұрынғы қызметтері қатарында ACCV 2022 бас төрағасы, ECCV 2022 Demo Chair, CVPR 2021 Workshop Chair және ICCV 2019 Tutorial Chair рөлдері, сондай-ақ CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR, AAAI және IJCAI конференцияларындағы бірнеше Area Chair тағайындаулары бар. Марапаттары қатарында KAST Fellow атағы (2025), NRF Scientist of the Month Award (2025) және Google AI Focused Research Award (2018) бар. Сонымен қатар оның зерттеу тобы 2015 және 2016 жылдары Visual Object Tracking (VOT) Challenge байқауында жеңіске жетті.

Dr. Amir Mosavi is Professor of Artificial Intelligence at Obuda University. He is ranked first in Computer Science in Hungary. He completed his engineering studies at Kingston University London and earned a PhD in Applied Informatics. He held postdoctoral fellowships at the Norwegian University of Science and Technology, Bauhaus University Weimar (Germany), and Oxford Brookes University (United Kingdom). He also served as a visiting researcher at the Queensland University of Technology, TU Dresden, the Norwegian University of Life Sciences and recently, he served a visiting professor at the German Research Center for Artificial Intelligence. His research focuses on applied machine learning and artificial intelligence.

He is a recipient of the Green Talents Award, the Alexander von Humboldt Award, the UNESCO Young Scientist Award, the Alain Bensoussan Fellowship, the GO STYRIA Award, the Estonian Dora Plus Fellowship, the Estophilus Fellowship, the Future Talent TU Darmstadt Award, the World Academy of Sciences (TWAS) UNESCO Award, the Marie Skłodowska Curie Fellowship, the Endeavour Australia Leadership Award, the Talented Young Scientist Award, and the European Research Consortium for Informatics and Mathematics Fellowship. He has published numerous research articles in leading international scientific journals. Since 2019, he has been listed among the world's top 2% most cited scientists.

Рустем Тақанов Мәскеу физика-техника институтынан қолданбалы математика және физика магистрі дәрежесін, Ресей ғылым академиясының Дородницын есептеу орталығынан информатика докторы (Ph.D.) дәрежесін алған. Оның зерттеулері машиналық оқыту, статистикалық оқыту, оңтайландыру әдістері, өлшемділікті азайту, ядролық әдістер, шектеулерді қанағаттандыру есептері және құрылымдық болжам салаларын қамтиды.

Ол үлгіні тану және оқыту алгоритмдеріне қосқан үлесімен кеңінен танылған. Оның сүйісу санын зерттеудегі соңғы жұмыстары конференцияға қатысатын математиктер үшін ерекше қызығушылық тудырады.