Nekomercinė organizacija AI NAMAI, kuri užsiima AI bendruomenės kūrimu ir plėtra Ukrainoje, pradeda nemokamą internetinį seminarą Network Science: Attacks on Power Grids. Joje pranešėjas kalbės apie tinklo mokslo sąvokas ir metodus bei PyPSA taikymą tinklo patikimumui analizuoti ir gerinti.
Projektas AI HOUSE yra technologijų įmonės Roosh ekosistemos dalis, o jo tikslas – suteikti specialistams galimybę gauti kokybišką išsilavinimą ir pirmaujančių AI ekspertų žinias, populiarinimą. AI ir mašinų mokymasis, taip pat AI specialistų skaičiaus didinimas Ukrainoje.
Neprisijungęs seminaras vyks Kijeve kovo 25 d., jį sudarys teorinė ir praktinė dalys. Antroji dalis bus skirta naudojimui Pitonas ir PyPSA analizuoti, palyginti ir pagerinti elektros tinklų patikimumą ir saugą Europoje ir Šiaurės Amerikoje naudojant atviras duomenų bazes. Lektorius yra Serhii Brodyuk, duomenų mokslininkas ir mokslų magistras, turintis šešerių metų patirtį šioje srityje.
Taip pat įdomu:
Mokymų metu seminaro dalyviai įgis naujausių žinių, supras tinklų mokslo sąvokas ir metodus bei jų praktinį pritaikymą, patirties naudojant PyPSA analizuojant ir didinant tinklų patikimumą prieš atakas, taip pat turi galimybę susirasti bendraminčių tinklų mokslo srityje.
Seminaro metu buvo nagrinėjamos tokios temos kaip:
- Tinklo mokslas
- PyPSA, Python įrankių rinkinio, skirto energijos sistemoms modeliuoti ir optimizuoti, apžvalga
- Elektros tinklo grafikų importas ir duomenų apdorojimas
- Europos ir JAV elektros tinklų grafikų analizė
- Pažeidžiamumų ir galimų atakų scenarijų tinkle aptikimas
- Tinklo atsparumo atakoms didinimas
- Praktiniai pratimai naudojant PyPSA įvairiems scenarijams modeliuoti ir imituoti
- Pasaulinė elektros tinklų analizės ir optimizavimo patirtis
- Diskusija apie dabartines problemas ir ateities pokyčius tinklų mokslo srityje.
Seminaras vyks neprisijungus ir prasidės 11:30 ir tęsis iki 18:00. Renginio pabaigoje dalyviai galės pabendrauti su pranešėju. Seminaras bus naudingas tiems, kurie turi daugiau nei dvejų metų patirtį dirbant su Python for Data Science, supranta pagrindines ML sąvokas ir domisi tinklų mokslu, taip pat moka anglų kalbą Upper Intermediate lygiu. Norint atlikti praktines užduotis, reikia turėti savo nešiojamąjį kompiuterį su Jupyter aplinka (nešiojamuoju kompiuteriu, laboratorija, colab ir kt.) ir įdiegtu Python >= 3.6.
Dalyvavimas seminare nemokamas, tačiau vietų skaičius ribotas. Norint tapti renginio dalyviu, reikia užpildyti anketą pagalbos.
Taip pat įdomu: