AIMAS
UPB
ML@AIMAS

Școala de vară Machine Learning
organizată de Laboratorul AIMAS al
Departamentului de Calculatoare din UPB

Școala de vară are ca scop introducerea în conceptele fundamentale ale domeniului Învățării Automate (Machine Learning) și familiarizarea studenților cu algoritmii utilizați în dezvoltarea aplicațiilor de învățare automată. Tematica școlii este orientată pe metode de învățare automată bazate pe rețele neurale profunde (Deep Learning).

Școala de vară este organizată sub formă de prezentări tehnice ale unor specialiști în domeniu și lucru interactiv al studenților pe parcursul a 4 săptămâni (5 iulie-1 august), urmate de o perioadă în care studenții vor dezvolta în echipe mini proiecte de cercetare (2-29 august). La finalul școlii proiectele vor fi prezentate și soluțiile propuse dezbătute în cadrul unui workshop (30-31 august).

Școala de vară se adresează studenților din facultatea de Automatică și Calculatoare a UPB și este organizată de Laboratorul AIMAS din Universitatea Politehnica din București.

Studenții care participă la sesiunile și activitățile din primele 4 săptămâni vor primi un certificat de participare. În plus, studenții care finalizează și susțin proiectul în cadrul workshop-ului de la final își pot echivala practica obligatorie din planul de învățământ.

Școala se va desfășura în sistem on-line folosind platforma Microsoft Teams.

Program

Săptămâna 1

5 Iulie – 11 Iulie

  • Introducere în învățare supervizată
  • Introducere în Deep Learning (overview)
  • Utilizarea platformelor de Deep Learning

Săptămâna 2

12 Iulie – 18 Iulie
  • Tutorial Deep Learning
  • Introducere în Computer Vision (overview)
  • Învățarea în sisteme multi-agent
  • Utilizarea platformelor de Deep Learning

Săptămâna 3

19 Iulie – 25 Iulie
  • Introducere în învățarea nesupervizată
  • Introducere in Reinforcement Learning (overview)
  • Introducere în Natural Language Processing (prelucrarea limbajului natural)

Săptămâna 4

26 Iulie – 1 August
  • Aplicații ale Deep Learning (object recognition, self-driving cars, human-robot interaction, ambient assisted living)

2 - 29 August

Studenții vor lucra în echipe de 2-3 persoane la mini proiecte de cercetare și implementare în domeniul Machine Learning

30 - 31 August

Workshop proiecte dezvoltate de studenți

Pe parcursul săptămânilor 1-4 studenții vor participa la prezentări, la sesiuni de lucru interactive și la dezvoltarea de mini aplicații legate de subiectele prezentate.

Pe parcursul primelor patru săptămâni cât și pe parcursul pregătirii proiectului studenții se vor întâlni (on-line) cu profesorii pentru sesiuni de Q&A.

Înscriere

Școala de vară acceptă candidaturi ale studenților din facultatea de Automatică și Calculatoare a UPB. Candidatura se face prin completarea formularului on-line, care include CV și scrisoare de intenție. Selecția se va face în funcție de CV, motivație și media anilor de studii (care trebuie precizată în CV).

Participanții trebuie să cunoască limba engleză deoarece anumite prezentări vor fi făcute în engleză, și să aibă cunoștințe de programarea calculatoarelor.

Nu se percepe taxă de participare.

La data de 11 Mai 2021, înscrierile pentru școala de vară au fost închise.

Date Importante

10 Mai 2021

Deadline candidatură

24-31 Mai 2021

Rezultat candidatură

15 Iunie 2021

Înregistrare

Organizatori

Laboratorul AI-MAS
AIMAS
Departamentul de Calculatoare
CS
Universitatea Politehnica din București
UPB

Speakeri

Prof. dr. ing. Adina Magda Florea

Prof. dr. ing. Irina Mocanu

Conf. dr. ing. Andrei Olaru

Conf. dr. ing. Traian Rebedea

Prof. dr. ing. Marius Leordeanu

S.l. dr. ing. Alexandru Sorici

S.l. dr. ing. Mihai Trăscău

Ing. Florin
Gogianu

Special Guest Speaker

Jonathan Schwarz is a Research Scientist at DeepMind and PhD Candidate at the Gatsby Computational Neuroscience Unit at University College London.

He’s advised by Yee Whye Teh and Peter Latham and works on problems at the intersection of Probabilistic Modelling and Meta & Continual learning.

A central question of his research is how to learn meaningful prior information from related problems.

Companii Partenere

Lista companiilor partenere va fi disponibilă în curând.

Contactați-ne

    Copyright © 2021 AIMAS. All Rights Reserved.