School on Nonlinear Dynamics, Complex Networks, Information Theory and Machine Learning in Neuroscience
17 de março de 2023
Escola promovida pelo Instituto Sul-Americano para Pesquisa Fundamental recebe inscrições até domingo. Participação é gratuita
School on Nonlinear Dynamics, Complex Networks, Information Theory and Machine Learning in Neuroscience
Escola promovida pelo Instituto Sul-Americano para Pesquisa Fundamental recebe inscrições até domingo. Participação é gratuita
17 de março de 2023
Agência FAPESP – O Instituto Sul-Americano para Pesquisa Fundamental (ICTP-SAIFR) realizará, entre 22 e 26 de maio, a “School on Nonlinear Dynamics, Complex Networks, Information Theory and Machine Learning in Neuroscience”.
Direcionada a doutorandos e jovens pós-doutorandos, a escola terá foco em quatro áreas científicas: dinâmica não linear, redes complexas, análise de dados e teoria da informação.
Entre os temas que serão abordados estão: dinâmicas neuronais, excitabilidade e criticalidade auto-organizada; métodos para inferência de conectividades funcionais a partir de dados; métodos para caracterização de redes funcionais extraídas; algoritmos de machine learning para classificação de diferentes estados funcionais; predição de transições críticas, validação e estimação de parâmetros para modelos.
Ao fim do curso, os participantes apresentarão projetos em grupo usando as ferramentas aprendidas. Para além das aulas, serão realizadas discussões e tutorias para ajudar os participantes a desenvolver projetos em grupo.
As inscrições vão até domingo (19/03) e são gratuitas. Haverá auxílio financeiro limitado para viagem e despesas locais para os melhores estudantes. Os interessados devem se inscrever pelo site do ICTP-SAIFR.
O evento será realizado no Instituto de Física Teórica da Universidade Estadual Paulista (IFT-Unesp), na rua Dr. Bento Teobaldo Ferraz, 271, Várzea da Barra Funda, São Paulo, perto da estação Barra Funda do Metrô.
O ICTP-SAIFR é um centro de pesquisas que recebe apoio da FAPESP.
Mais informações: www.ictp-saifr.org/nld2023/.
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