Бесспорно, математика в программировании нужна, если ее явно требует предметная область. Если мы хотим заниматься криптографией, нужно знать теорию чисел и теорию вероятностей. Углубленное занятие машинным обучением требует знаний математической статистики. Таких наукоемких областей множество. А как быть в случае "обычного" программирования — пригодится ли здесь сложная абстрактная теория? Скорее всего, не пригодится.

На докладе Кирилл разберет историю одной классической задачи, ее различные решения и применения в индустрии. На этом примере слушатели смогут убедиться в том, что для «обычного» программирования абстрактная теория не нужна. Однако далее увидят, каким образом знание элементарной математики вкупе с творческой интуицией упрощает жизнь программисту. Будет больше интересовать вопрос «как можно догадаться до такого решения?», нежели «как решить задачу?».

Уровень доклада рассчитан на старшеклассников и младшекурсников. Слушатели откроют для себя красивейшую классическую задачу, узнают, какие абстрактные идеи стоят за каждым решением, а также научатся отвечать на вопрос: «почему мне как будущему программисту [не] нужна математика».

Требования: знать, что такое массив, симметрия и поворот плоскости, наибольший общий делитель. Полезно что-то слышать о группах и матрицах, но необязательно.

Кирилл — ведущий учёный лаборатории машинного обучения и организации информации JetBrains Research.