비영리 조직 AI 하우스우크라이나에서 AI 커뮤니티 구축 및 개발에 참여하고 있는 는 무료 오프라인 워크숍인 Network Science: Attacks on Power Grids를 시작합니다. 여기에서 연사는 네트워크 과학의 개념과 방법뿐만 아니라 네트워크 안정성을 분석하고 개선하기 위한 PyPSA의 적용에 대해 이야기할 것입니다.
AI HOUSE 프로젝트는 기술 회사 Roosh의 생태계의 일부이며, 그 목표는 전문가에게 최고의 AI 전문가의 양질의 교육과 지식에 대한 액세스를 제공하고 대중화하는 것입니다. 일체 포함 기계 학습, 우크라이나의 AI 전문가 수 증가.
오프라인 워크샵은 25월 일 키예프에서 열릴 예정이며 이론 및 실습 파트로 구성됩니다. 두 번째 부분은 사용법에 초점을 맞출 것입니다. Python 및 PyPSA는 개방형 데이터베이스를 사용하여 유럽 및 북미 전력망의 신뢰성과 안전성을 분석, 비교 및 개선합니다. 강사는 이 분야에서 년의 경험을 가진 데이터 과학자이자 이학 석사인 Serhiy Brodyuk입니다.
또한 흥미로운 점:
교육의 결과로 워크숍 참가자는 최신 지식, 네트워크 과학의 개념과 방법 및 실제 적용에 대한 이해, PyPSA를 사용하여 공격에 대한 네트워크의 안정성을 분석하고 증가시키는 경험을 얻게 됩니다. 또한 네트워크 과학 분야에서 같은 생각을 가진 사람들을 찾을 수 있는 기회도 있습니다.
워크샵 중에는 다음과 같은 주제가 있습니다.
- 네트워크 과학
- 전력 시스템 모델링 및 최적화를 위한 Python 툴킷인 PyPSA 개요
- 전력망 그래프 가져오기 및 데이터 조작
- 유럽과 미국의 전기 네트워크 그래프 분석
- 네트워크의 취약점 및 가능한 공격 시나리오 탐지
- 공격에 대한 네트워크의 저항력 증가
- PyPSA를 사용하여 다양한 시나리오를 모델링하고 시뮬레이션하는 실습
- 전력망 분석 및 최적화에 대한 세계적 경험
- 네트워크 과학 분야의 현재 문제와 향후 발전에 대한 논의.
워크샵은 오프라인으로 진행되며 오전 11시 30분에 시작하여 오후 18시까지 계속됩니다. 이벤트가 끝나면 참가자는 연사와 채팅할 수 있습니다. 이 워크숍은 Python for Data Science를 00년 이상 경험하고 기본 ML 개념을 이해하며 네트워크 과학에 관심이 있고 중상급 수준의 영어를 구사하는 사람들에게 유용할 것입니다. 실제 작업을 수행하려면 Jupyter 환경(노트북, 랩, colab 등) 및 Python >= 3.6이 설치된 노트북이 필요합니다.
워크숍 참가는 무료이나 장소가 제한되어 있습니다. 이벤트 참가자가 되려면 신청서를 작성해야 합니다. 링크로.
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