Notijorat tashkilot AI HOUSEUkrainada AI hamjamiyatini qurish va rivojlantirish bilan shug'ullanadigan , "Tarmoq fanlari: Elektr tarmoqlariga hujumlar" bepul oflayn seminarini ishga tushirmoqda. Unda ma'ruzachi Network Science tushunchalari va usullari, shuningdek, tarmoq ishonchliligini tahlil qilish va yaxshilash uchun PyPSA qo'llanilishi haqida gapiradi.
AI HOUSE loyihasi Roosh texnologik kompaniyasi ekotizimining bir qismi boʻlib, uning maqsadi mutaxassislarga sifatli taʼlim va yetakchi AI ekspertlarining bilimlarini olish, ommalashtirishni taʼminlashdan iborat. AI va mashinalarni o'rganish, shuningdek, Ukrainada AI mutaxassislari sonini ko'paytirish.
Oflayn seminar 25-mart kuni Kiyevda bo‘lib o‘tadi va nazariy va amaliy qismlardan iborat bo‘ladi. Ikkinchi qism foydalanishga qaratiladi Python va PyPSA ochiq ma'lumotlar bazalaridan foydalangan holda Evropa va Shimoliy Amerikadagi elektr tarmoqlarini tahlil qilish, solishtirish va ishonchliligi va xavfsizligini yaxshilash uchun. Ma'ruzachi - bu sohada olti yillik tajribaga ega, ma'lumot olimi va fanlar magistri Sergey Brodyuk.
Shuningdek, qiziqarli:
Trening natijasida seminar ishtirokchilari zamonaviy bilimlarga ega bo'ladilar, tarmoq fanining tushunchalari va usullari va ularni amaliy qo'llash haqida tushunchaga ega bo'ladilar, PyPSA dan foydalanish tajribasini tahlil qilish va hujumlarga qarshi tarmoqlarning ishonchliligini oshirish va Shuningdek, tarmoq fanlari sohasida hamfikrlarni topish imkoniyati mavjud.
Seminar davomida quyidagi mavzular tinglandi:
- Tarmoq fanlari
- PyPSA umumiy ko'rinishi, quvvat tizimlarini modellashtirish va optimallashtirish uchun Python asboblar to'plami
- Elektr tarmoqlari grafiklarini import qilish va ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish
- Yevropa va AQSH elektr tarmoqlari grafiklarini tahlil qilish
- Tarmoqdagi zaifliklar va mumkin bo'lgan hujum stsenariylarini aniqlash
- Tarmoqning hujumlarga chidamliligini oshirish
- Turli stsenariylarni modellashtirish va simulyatsiya qilish uchun PyPSA yordamida amaliy mashqlar
- Elektr tarmoqlarini tahlil qilish va optimallashtirishning jahon tajribasi
- Tarmoq fanlari sohasidagi mavjud muammolar va kelajakdagi o'zgarishlarni muhokama qilish.
Seminar oflayn rejimda o'tkaziladi va soat 11:30 da boshlanadi va 18:00 gacha davom etadi. Tadbir yakunida ishtirokchilar ma’ruzachi bilan suhbatlashishlari mumkin bo‘ladi. Seminar Python for Data Science bilan ikki yildan ortiq tajribaga ega, asosiy ML tushunchalarini tushunadigan va Network Sciencega qiziqqan, shuningdek, Upper Intermediate darajasida ingliz tilini biladiganlar uchun foydali bo‘ladi. Amaliy vazifalarni bajarish uchun sizga Jupyter muhiti (noutbuk, laboratoriya, kolab va boshqalar) va Python >= 3.6 o'rnatilgan shaxsiy noutbukingiz kerak bo'ladi.
Seminarda ishtirok etish bepul, lekin joylar soni cheklangan. Tadbir ishtirokchisi bo'lish uchun ariza to'ldirishingiz kerak yordam uchun.
Shuningdek, qiziqarli: