Званично отворена Источноевропска Летња школа машинског учења – ЕЕML 2024

Током шест дана интензивне обуке, светски научници и млади истраживачи из 47 земаља света ће кроз занимљива предавања и пажљиво осмишљене радионице истраживати најновије трендове, технике и алате који обликују будућност вештачке интелигенције.

Отварању су присуствовали председник Владе Републике Србије Милош Вучевић, председник Скупштине АПВ Балинт Јухас, председница Покрајинске владе Маја Гојковић, министарка науке, технолошког развоја и иновација др Јелена Беговић, покрајински секретар проф. др Бранко Маркоски, градоначелник Новог Сада Милан Ђурић и декан Факултета техничких наука Универзитета у Новом Саду проф. др Борис Думнић.

Отворивши Летњу школу премијер Вучевић је рекао да је Србија центар изврсности у развоју вештачке интелигенције, и то и данас доказују Институт за вештачку интелигенцију Србије и Факултет техничких наука Нови Сад.
“Влада Србије је 2020. године донела стратегију о развоју вештачке интелигенције и разумела неопходност улагања у ту област. Тиме је тада препознала и разумела неопходност да се с њом влада. Србија има компаративне предности, пре свега у јачању ИТ сектора, а улагањем у младе стручњаке, стручни кадар, институције остварујемо базу за даљи развој. Доношење те стратегије је очигледно дало резултате. У овом тренутку је у Србији у току јавна расправа о новој стратегији, како бисмо се ухватили у коштац с оним што нас чека још храбрије и смелије”, подсетио је Вучевић

“Заиста ми је задовољство што стојим данас овде пред вама, а основни мотив што сам се уопште упуштао у Изградњу државног института за вештачку интелигенцију је то што сам хтео да спојимо окружење код нас, да наши млади људи могу да се баве научно-истраживачким радом у домену вештачке интелигенције”, рекао је директор Института проф. др Дубравко Ћулибрк.

Циљ ЕЕМL је популаризација машинског учења и вештачке интелигенције у Европи, посебно у Источној Европи, и подстицање истраживања у овом домену. Учесници ће продубити своја знања о темама као што су основе машинског учења, мултимодално учење, обрада природног језика, напредне архитектуре дубоког учења, генеративни модели и вештачка интелигенција за науку.