Nekomerciāla organizācija AI MĀJA, kas nodarbojas ar AI kopienas veidošanu un attīstību Ukrainā, uzsāk bezmaksas bezsaistes darbnīcu Network Science: Attacks on Power Grids. Tajā lektors runās par tīkla zinātnes jēdzieniem un metodēm, kā arī PyPSA pielietojumu tīkla uzticamības analīzei un uzlabošanai.
AI HOUSE projekts ir daļa no tehnoloģiju uzņēmuma Roosh ekosistēmas, un tā mērķis ir nodrošināt speciālistiem pieeju kvalitatīvai izglītībai un vadošo AI ekspertu zināšanām, popularizēšanai AI un mašīnmācīšanās, kā arī AI speciālistu skaita palielināšana Ukrainā.
Bezsaistes seminārs notiks Kijevā 25. martā un sastāvēs no teorētiskās un praktiskās daļas. Otrajā daļā galvenā uzmanība tiks pievērsta lietošanai Pitons un PyPSA, lai analizētu, salīdzinātu un uzlabotu elektrotīklu uzticamību un drošību Eiropā un Ziemeļamerikā, izmantojot atvērtas datu bāzes. Lektors ir Serhiy Brodyuk, datu zinātnieks un zinātņu maģistrs ar sešu gadu pieredzi šajā jomā.
Interesanti arī:
Apmācību rezultātā semināra dalībnieki iegūs aktuālas zināšanas, izpratni par tīklu zinātnes jēdzieniem un metodēm un to praktisko pielietojumu, pieredzi, izmantojot PyPSA, lai analizētu un palielinātu tīklu uzticamību pret uzbrukumiem, kā arī arī ir iespēja atrast domubiedrus tīkla zinātnes jomā.
Semināra laikā tiks apskatītas tādas tēmas kā:
- Tīkla zinātne
- Pārskats par PyPSA — Python rīku komplektu energosistēmu modelēšanai un optimizēšanai
- Elektrotīkla diagrammu importēšana un datu apstrāde
- Eiropas un ASV elektrotīklu grafiku analīze
- Ievainojamību un iespējamo uzbrukuma scenāriju noteikšana tīklā
- Palielināt tīkla izturību pret uzbrukumiem
- Praktiski vingrinājumi, izmantojot PyPSA, lai modelētu un simulētu dažādus scenārijus
- Pasaules pieredze elektrotīklu analīzē un optimizācijā
- Diskusija par aktuālajām problēmām un nākotnes sasniegumiem tīklu zinātnes jomā.
Seminārs notiks bezsaistē un sāksies pulksten 11:30 un turpināsies līdz pulksten 18:00. Pasākuma noslēgumā dalībnieki varēs tērzēt ar runātāju. Seminārs būs noderīgs tiem, kam ir vairāk nekā divu gadu pieredze ar Python for Data Science, saprot ML pamatjēdzienus un interesējas par Network Science, kā arī pārvalda angļu valodu Upper Intermediate līmenī. Praktisku uzdevumu veikšanai nepieciešams savs klēpjdators ar Jupyter vidi (piezīmjdators, laboratorija, colab u.c.) un instalēts Python >= 3.6.
Dalība darbnīcā ir bez maksas, taču vietu skaits ir ierobežots. Lai kļūtu par pasākuma dalībnieku, jāaizpilda pieteikums palīdzībai.
Interesanti arī: