Створення та підтримка розвитку Цифрових інноваційних хабів (Digital innovation hub (DIH)

В березні 2024 Київський академічний університет розпочав реалізацію проекту «Створення та підтримка розвитку Цифрових інноваційних хабів (Digital innovation hub (DIH))», що є одним із ключових напрямків діяльності проекту, щоб сприяти створенню екосистеми цифровізації, автоматизації, науки та інновацій малих і середніх підприємствах (МСП) в Read More …

Воркшоп. Паралельні обчислення та високопродуктивні обчислення.

Чудові новини! Запрошуємо вас взяти участь у воркшопі від нашого гостя з Німеччини Jiří Vyskočil: Parallel Computing and HPC Суперкомп’ютери завдяки своїй високій продуктивності дають вченим змогу вирішувати надзвичайно складні обчислювальні проблеми та стимулюють інновації в різних сферах: від прогнозування погоди Read More …

Data spaces symposium

12-14 березня у Дармштаді(Німеччина) відбувся симпозіум Data Spaces у якому взяв участь керівник NOSC-UA DIH Володимир Ночвай і представив там CADS Data Space експертмент. Data Spaces Symposium – провідна світова подія, присвячена просторам даних. Організований Центром підтримки просторів даних (DSSC) і Бізнес-альянсом просторів даних (DSBA), цей симпозіум є ключовим заходом Read More …

Основи фазових перетворень у металах і сплавах

Основи фазових перетворень у металах і сплавах Рівень: середній Мова: Українська Формат: online Тривалість курсу: 15 годин  Цільова аудиторія: Студенти та аспіранти спеціальностей матеріалознавство, машинобудування. Викладач: д-р техн. наук, Костін Валерій, провідний науковий співробітник Інституту електрозварювання ім.Є.О.Патона Національної академії наук України (Металознавство та термічна обробка металів), доцент кафедри Read More …

Машинне навчання у життєвому циклі матеріалів

Machine Learning in Materials Lifecycle Рівень: початковийМова: англійськаФормат: онлайнТривалість курсу: 30 годинЦільові групи: Студенти, фахівці та керівники/менеджери в галузі загального машинного навчання, експериментального матеріалознавства та інженерії, обчислювального матеріалознавства, не пов’язаного з машинним навчанням.За наявності вільних місць: Початок незабаром Цей курс “Машинне навчання в життєвому циклі матеріалів” Read More …

Математичні основи машинного навчання

Продовжуємо  серію освітніх курсів про наукоємні технології та використання AI та ML в матеріалознавстві. Запрошуємо на четвертий курс проєкту BOOSTalent «Mathematical Foundations of Machine Learning». Цей курс присвячений фундаментальним математичним поняттям, необхідним для розуміння машинного навчання. В основі будь-якого алгоритму машинного навчання Read More …

Новітні порошкові технології

Рівень: просунутийМова: англійськаФормат: онлайнТривалість курсу: 30 годинЦільова аудиторія: студенти та аспіранти спеціальностей матеріалознавство, машинобудування За наявності: Початок незабаром Лекційний курс “ПЕРЕДОВІ ПОРОШКОВІ ТЕХНОЛОГІЇ” базується на практичному досвіді досліджень і розробок наноструктурованих матеріалів від їх синтезу до консолідації. Розглядаються основні принципи інженерії структури матеріалів. Наведено приклади застосування Read More …

Введення в порошкові технології

Рівень: середнійМова: англійськаФормат: онлайнТривалість курсу: 30 годинЦільова аудиторія: студенти та аспіранти спеціальностей матеріалознавство, машинобудуванняРеєстрація тимчасово недоступна За наявності: слідкуйте у розділі Події. Курс лекцій ВСТУП ДО ПОРОШКОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ присвячений основам роботи з наноструктурованими об’єктами, наприклад, нанопорошками, нановолокнами тощо. В рамках запропонованого курсу лекцій слухачі ознайомляться з дослідженнями з Read More …

Теорія функціональної густини для обчислювального проектування матеріалів

Рівень: початковийМова: англійськаФормат: онлайнТривалість курсу: 30 годинЦільова аудиторія: студенти та аспіранти спеціальностей матеріалознавство, машинобудуванняРеєстрація. Доступність: Завжди доступний (для проходження онлайн) Це перший курс із серії про квантово-механічні розрахунки матеріалів. Ми поговоримо про теорію функціоналу густини, яка успішно використовується для розрахунку властивостей матеріалів у матеріалознавстві, біохімії, для Read More …

Інструменти машинного навчання

Рівень: початковийМова: англійськаФормат: онлайнТривалість курсу: 30 годинЦільова аудиторія: студенти та аспіранти спеціальностей матеріалознавство, машинобудуванняРеєстрація. Доступність: Завжди доступно (для проходження онлайн) Запрошуємо на серію освітніх курсів, присвячених наукоємним технологіям та використанню ШІ і ML в матеріалознавстві. Запрошуємо на третій курс проекту BOOSTalent “Інструменти машинного навчання”.Ідеально підходить Read More …