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Kupfer China
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Kupfer China

23 - 27 mar 202609:00 AM-06:00 PM (expected)LondonDelegates Participantes

Descrição

A Generative Modeling Summer School, que ocorrerá de 23 a 27 de março de 2026 no renomado Imperial College London, convida estudantes, pesquisadores e profissionais a se aprofundarem no campo de ponta da modelagem generativa. Este programa intensivo oferece uma oportunidade única de explorar os mais recentes avanços nas áreas de aprendizado de máquina, inteligência artificial e técnicas de geração de dados. Os participantes participarão de workshops práticos, palestras conduzidas por especialistas e projetos colaborativos que promovem um ambiente de inovação e troca de conhecimento. Com uma variedade diversificada de palestrantes da academia e da indústria, os participantes obterão insights inestimáveis sobre os fundamentos teóricos e as aplicações práticas de modelos generativos.

Destaques

Dedicado a modelos gerativos profundos, incluindo modelos de variáveis latentes, modelos de difusão e modelos autorregressivos. O público-alvo principal são doutorandos e pesquisadores de toda a Europa interessados em modelagem generativa. Os primeiros três dias se concentram em palestras intensivas e tutoriais que cobrem os conceitos básicos. Os últimos dois dias incluem palestras convidadas sobre modelos gerativos atuais, que destacam as fronteiras da pesquisa atual. Os palestrantes incluem especialistas de instituições como Imperial College London, Mistral AI, Chalmers University of Technology, University of Oxford e DeepMind. Organizado por profissionais da Chan Zuckerberg Initiative, Inria, Université Côte d'Azur e Universidade Técnica da Dinamarca. Organização local por representantes do Imperial College London e University College London. Leitura recomendada: 'Deep Generative Modeling' de Jakub M. Tomczak (Segunda edição, 2024, Springer). Prazo para inscrição: 23 de janeiro de 2026. Evento patrocinado pelo AIchemy Hub e pelo Imperial College London.

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Tags

# Artificial Intelligence# Data# Machine Learn# Artificial intelligence,# Modeling

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