Літня школа з Data Science – 2016

Літня школа з комп’ютерних наук у Львові – ініціатива від програми комп’ютерних наук Українського Католицького Університету. В рамках літньої школи учасники – студенти, аспіранти, молоді професіонали –  знайомляться із сучасними методами та інструментами інформаційних технологій. 

Літня школа проходила 10-23 липня 2016 і була присвячена напрямку Data Science. В ній прийняли участь 52 учасника з 7 країн. Робоча мова школи – англійська.

Lviv Data Science Summer School 2016

Освітня програма

Формат навчання на школі передбачав три етапи. Під час першого етапу студенти відвідують курси, які мають на меті ввести слухачів у тематику школи. Протягом другого етапу студенти долучаються до кількох практично-орієнтованих курсів на вибір. Дані курси надавались провідними фахівцями з відповідних напрямків Data Science. 

На третьому етапі студенти приймали участь у командній роботі над проектами, які були надані викладачами школи. Робота над проектами протягом кількох днів під керівництвом менторів мала на меті втілення та апробацію знань, які студенти отримали протягом попередніх двох етапів школи.

 

Перелік курсів

 

Викладачі

Dr. Yarema Okhrin

Professor of Statistics
at the University of Augsburg, Germany

Dr. Greg Morrison

Statistical Physicist
at IMT School for Advanced Studies, Italy

Dr. Dimitri Nowicki

Computational neuroscientist
at Institute of Cybernetics of NASU, Ukraine

Сергій Шельпук

Sergii Shelpuk

Head of Data Science
at Ukraine QRhythm

Dmytro Fishman

PhD student in the field of Bioinformatics
at the University of Tartu, Estonia

Igor Kostiuk

Data Scientist
at Softserve, Ukraine

Дмитро Прилипко

Dmytro Prylipko

Machine Learning Engineer
at BuddyGuard UG, Germany

Андрій Газін

Andriy Gazin

Data Journalist & Analyst
at Texty.org.ua, Ukraine

Jordi Carrera Ventura

Computational Linguist
at Quarizmi AdTech, Catalonia, Spain

Dr. Dmytro Karamshuk

Data scientist
at King’s College London

Mr. Viktor Sarapin

CEO
at V.I.Tech, Ukraine

Ms. Elena Sügis

Bioinformatics researcher
at the University of Tartu, Estonia

Dr. Oleksandr Baiev

Senior Engineer
at Samsung R&D Institute Ukraine

Dr. Rostyslav Hryniv

Professor
at University of Rzeszów, Poland

Mr. Alexander Dik

Big Data Consultant
at Sigma Software, Ukraine

Проекти учасників літньої школи

  • English Spell Checker
    • The project goal was to create a state-of-the-art automatic spellchecking system using the most recent advances in the industry as well as traditional technologies
  • Ukrainian Spell Checker
    • The project goal was to create an automatic spell checking system for Ukrainian texts using the most recent advances in the industry as well as traditional technologies
  • Beautiful handwritten letters
    • The project goal was to build an end-to-end system that translates spoken language directly into handwritten text using automatic speech recognition, handwritten text generation, and a plotter
  • Neural artistic style
    • Deep dreams and the style transfer changed the way we use Deep Learning. Using CNNs to generate or modify images made deep learning very attractive not just to the researchers and engineers, but also to the artists
  • Analysis of real estate market through the lenses of geo-tagged social media data
    • The goal was to use the information about geographic location of points of interests (POIs), the self-reported locations of Foursquare users and other open source datasets to devise predictors of real estate prices in a city
  • Predicting ratio of cancerous cells in breast tissue images
    • The project goal was to apply state of the art machine learning and image processing methods for distinguishing between cancerous and normal cells based on images of breast tissue
  • Identifying autoantibodies associated with Alzheimer’s disease
    • The project goal was apply machine learning and bioinformatics algorithms including normalization and training a classifier in order to find most significantly differential proteins between Alzheimer’s patients and healthy controls
  • Similarity in US elections
    • In this project, students used US federal election finance data to assess how similar primary candidates are through the people that donate to them
  • iFace Facial Expression
    • Students developed an application for recognition of facial expressions
  • Photo tagger
    • The project goal was to create core for photo autotagging application. The system should describe input image by several tags which represent objects on the image
  • Photo organizer
    • The project goal was to create core for photo autotagging application. The system should describe input image by several tags which represent objects on the image
  • Real estate and demographic data analysis
    • The objective of the project was to collect and to analyze the real estate and demographic data for the US
  • Fasttext
    • The project goal was to speed up training models for Sentiment Analysis using hashing of n-grams

 

Враження