गैर-वाणिज्यिक संगठन एआई हाउस, जो यूक्रेन में एआई समुदाय के निर्माण और विकास में लगा हुआ है, एक मुफ्त ऑफ़लाइन कार्यशाला नेटवर्क साइंस: अटैक ऑन पावर ग्रिड शुरू कर रहा है। इसमें, वक्ता नेटवर्क विज्ञान की अवधारणाओं और विधियों के साथ-साथ नेटवर्क विश्वसनीयता का विश्लेषण और सुधार करने के लिए PyPSA के अनुप्रयोग के बारे में बात करेंगे।
एआई हाउस परियोजना प्रौद्योगिकी कंपनी रूश के पारिस्थितिकी तंत्र का हिस्सा है, और इसका लक्ष्य विशेषज्ञों को गुणवत्तापूर्ण शिक्षा और प्रमुख एआई विशेषज्ञों के ज्ञान तक पहुंच प्रदान करना है, लोकप्रिय बनाना है ऐ और मशीन लर्निंग, साथ ही यूक्रेन में एआई विशेषज्ञों की संख्या में वृद्धि।
ऑफ़लाइन कार्यशाला 25 मार्च को कीव में आयोजित की जाएगी और इसमें सैद्धांतिक और व्यावहारिक भाग शामिल होंगे। दूसरा भाग उपयोग पर केंद्रित होगा अजगर और PyPSA खुले डेटाबेस का उपयोग करके यूरोप और उत्तरी अमेरिका में पावर ग्रिड की विश्वसनीयता और सुरक्षा का विश्लेषण, तुलना और सुधार करने के लिए। लेक्चरर Serhiy Brodyuk, डेटा साइंटिस्ट और मास्टर ऑफ साइंस के साथ क्षेत्र में छह साल का अनुभव है।
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प्रशिक्षण के परिणामस्वरूप, कार्यशाला के प्रतिभागियों को अद्यतन ज्ञान, नेटवर्क विज्ञान की अवधारणाओं और विधियों की समझ और उनके व्यावहारिक अनुप्रयोग, हमलों के खिलाफ नेटवर्क की विश्वसनीयता का विश्लेषण और वृद्धि करने के लिए PyPSA का उपयोग करने का अनुभव प्राप्त होगा, और नेटवर्क साइंस के क्षेत्र में समान विचारधारा वाले लोगों को खोजने का भी अवसर है।
कार्यशाला के दौरान, जैसे विषय:
- नेटवर्क विज्ञान
- PyPSA का अवलोकन, बिजली प्रणालियों के मॉडलिंग और अनुकूलन के लिए एक पायथन टूलकिट
- पावर ग्रिड ग्राफ़ का आयात और डेटा हेरफेर
- यूरोप और यूएसए के बिजली नेटवर्क के ग्राफ का विश्लेषण
- नेटवर्क में कमजोरियों और संभावित आक्रमण परिदृश्यों का पता लगाना
- हमलों के लिए नेटवर्क के प्रतिरोध को बढ़ाना
- विभिन्न परिदृश्यों को मॉडल और सिम्युलेट करने के लिए PyPSA का उपयोग करते हुए व्यावहारिक अभ्यास
- पावर नेटवर्क के विश्लेषण और अनुकूलन का विश्व अनुभव
- नेटवर्क साइंस के क्षेत्र में वर्तमान समस्याओं और भविष्य के विकास की चर्चा।
कार्यशाला ऑफ़लाइन आयोजित की जाएगी और सुबह 11:30 बजे शुरू होगी और शाम 18:00 बजे तक जारी रहेगी। घटना के अंत में, प्रतिभागी स्पीकर के साथ चैट करने में सक्षम होंगे। कार्यशाला उन लोगों के लिए उपयोगी होगी जिनके पास डेटा साइंस के लिए पायथन के साथ दो साल से अधिक का अनुभव है, बुनियादी एमएल अवधारणाओं को समझते हैं और नेटवर्क साइंस में रुचि रखते हैं, साथ ही उच्च मध्यवर्ती स्तर पर अंग्रेजी बोलते हैं। व्यावहारिक कार्यों को करने के लिए, आपको एक ज्यूपिटर वातावरण (नोटबुक, लैब, कोलैब, आदि) के साथ अपने स्वयं के लैपटॉप की आवश्यकता होती है और Python >= 3.6 स्थापित होता है।
कार्यशाला में भागीदारी नि:शुल्क है, लेकिन स्थानों की संख्या सीमित है। कार्यक्रम में भाग लेने के लिए आपको एक आवेदन पत्र भरना होगा लिंक द्वारा.
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