Iqlim oʻzgarishi va Sunʼiy intellekt yoʻnalishlari doirasida tajriba orttirishni istaganlar uchun bepul hamda onlayn yozgi maktab — Climate Change AI Summer School 2022

Iqlim oʻzgarishi va Sunʼiy intellekt yoʻnalishlari doirasida tajriba orttirishni istaganlar uchun bepul hamda onlayn yozgi maktab — Climate Change AI Summer School 2022

  • 01/11/2021 Qabul boshlanishi
  • Toʻliq Moliyalash turi
  • AQSh Davlat
  • 18/12/2021 16:59 Oxirgi muddat

Umumiy maʻlumotlar

Climate Change AI xalqaro tashabbusi doirasida Climate Change AI Summer School- onlayn yozgi maktab tashkil etilmoqda. Yozgi maktab 15-26-avgust kunlari, 2022-yilda oʻtkazilishi rejalashtirilmoqda. Dastur talabalar, tadqiqotchilar, muhandislar, shuningdek, davlat va xususiy tashkilotlarda xizmat qiluvchi amaliy xodimlar18 yoshdan oshgan barcha uchun ochiq.

Ishtirokchilar uchun darslar ingliz tilida olib boriladi, dasturlash qismi uchun esa Python tili tanlangan (Python bilan hali tanish boʻlmaganlar uchun dastur boshlangunga qadar qisqacha yoʻnalish beriladi).

Yozgi maktabning birinchi qismi ikkita trekka ajratilgan: maʼruzalar va amaliy mashgʻulotlar. Biri Sunʼiy intellekt (AI) asoslariga, ikkinchisi iqlim oʻzgarishiga qaratilgan. Ikkala trekda ham dastur iqlim oʻzgarishi bilan bogʻliq keng koʻlamli sohalarda mashinaviy oʻrganish (machine learning) haqida umumiy maʼlumot beradi. Bunda mashinaviy oʻrganishning asosiy usullari va eng zamonaviy vositalari, ularning afzalliklari va cheklovlari taʼkidlanib, iqlim oʻzgarishini hal qilish uchun amalda ulardan qanday foydalanish toʻgʻrisida gap ketadi. Yozgi maktabning ikkinchi qismi yuqoridagi ikki sohani birlashtirgan holda real loyiha yaratishdan iborat boʻladi. Ishtirokchilar iqlim oʻzgarishi muammolari uchun sunʼiy intellektga asoslangan yechimlarni ishlab chiqishga jalb qilinadilar. Bunda ular murabbiy rahbarligida koʻp tarmoqli guruhlarda birgalikda ishlaydilar.

Dastur haqida batafsil bu yerda tanishib chiqish mumkin. Yozgi maktabda qatnashish BEPUL!

Maqbullik shartlari

  1. Dasturga talabalar, tadqiqotchilar, muhandislar, shuningdek, davlat va xususiy tashkilotlarda xizmat qiluvchi amaliy xodimlar qatnashishi mumkin.
  2. 18 yoshdan katta boʻlish kerak.
  3. Iqlim oʻzgarishlari yoki sunʼiy intellekt boʻyicha bazaviy bilim talab etiladi.
  4. Dastur toʻla ingliz tilida olib borilgani tufayli, qatnashchilar ingliz tilini erkin muloqot qilish darajasida bilishlari lozim (lekin hech qanday til bilish sertifikati talab qilinmaydi).
  5. Dasturlash tillaridan Pythonni bilish qatnashchiga ustunlik berishi mumkin.

Dastur talabalari haqida batafsil bu yerda oʻqish mumkin.

Foydali tomonlari

  1. Dasturda qatnashish bepul.
  2. Yozgi maktab doirasida Mashinaviy oʻrganish (Machine Learning), Sunʼiy intellekt (Artificial Intellegence) va Iqlim oʻzgarishi (Climate change) boʻyicha dunyoning eng yetakchi mutaxassislaridan saboq olish, xalqaro miqyosda doʻstlar orttirish imkoniyati boʻladi.

Hujjat topshirish

Ishtirokchilar ikki xil usulda ariza topshirish imkoniga egalar:

  1. Google formani toʻldirish.
  2. Google faylni yuklab olib, joʻnatish.

Arizada keltirilgan savollardan tashqari CV (pdf formatda) yuklash soʻraladi.

Eslatma: Arizani dasturga hujjat topshirish yakunlangunga qadar oʻzgartirish mumkin. Birorta qismi tashlab ketilgan chala arizalar qabul qilinmaydi.

Qoʻshimcha maʻlumotlar

Ishtirokchilar arizada bergan javoblari va toʻplagan tajribalariga koʻra saralanadilar. Qabul qilinganlik haqida qaydnoma 2022-yilning 21-fevralida eʼlon qilinadi. Dastur onlayn tarzda oʻtkaziladi hamda unda qatnashish uchun hech qanday toʻlov qabul qilinmaydi.

Qoʻshimcha savollar uchun:

Tez-tez soʻraladigan savollarga javoblar.

Elektron pochta: summerschool@climatechange.ai

AQSh
Iqlim oʻzgarishi va Sunʼiy intellekt yoʻnalishlari doirasida tajriba orttirishni istaganlar uchun bepul hamda onlayn yozgi maktab — Climate Change AI Summer School 2022

Parolni unutdingizmi?

Parolni tiklash uchun saytdan roʻyxatdan oʻtgan emailingizni kiriting
Tizimga kirish

Sizni koʻrib turganimizdan xursandmiz!

Oʻz akkauntingizga kiring va tizim imkoniyatlaridan toʻliq foydalaning

Tanlangan imkoniyatlar