<div dir="ltr"><span style="font-family:monospace,monospace"><font size="1">==========================================================================<br>Dear Colleagues,<br><br>we are happy to announce the upcoming<br><br>--------------------------------------------------------------------------<br>                    MACHINE LEARNING SUMMER SCHOOL<br>at the Max Planck Institute for Intelligent Systems in Tübingen, Germany<br>                         June 19 to 30, 2017<br>                 <a href="http://mlss.tuebingen.mpg.de/2017/">http://mlss.tuebingen.mpg.de/2017/</a><br>--------------------------------------------------------------------------<br><br>Overview<br>--------------------------------------------------------------------------<br>The machine learning summer school provides graduate students and industry<br>professionals with an intense learning experience on the theory and<br>applications of modern machine learning. Over the course of two weeks,<br>a panel of internationally renowned experts of the field will offer<br>lectures and tutorials covering basic as well as advanced topics.<br><br>Confirmed Speakers<br>--------------------------------------------------------------------------<br><br>Shai Ben-David (U Waterloo) - Learning Theory<br><br>Zoubin Ghahramani (Cambridge) - Bayesian Inference<br>   <br>Manuel Gomez Rodriguez (MPI for Software Systems) - tutorial on Networks<br><br>Stefanie Jegelka (MIT) - Submodularity<br>   <br>Michael Jordan (UC Berkeley) - Distributed Architectures<br><br>Koray Kavukcuoglu (Deepmind) - Deep Learning for Agents<br>   <br>Jure Lescovec (Stanford) - Network Analysis<br><br>Ruslan Salakhutdinov (CMU) - Deep Learning<br><br>Suvrit Sra (MIT) - Optimization<br><br>Barath Srepurumpudur (PennState) - Kernel Methods<br><br>Raquel Urtasun (Toronto) - Deep Structured Models<br><br>Ilya Tolstikhin (MPI for Intelligent Systems) - tutorial on Theory<br><br>Ruth Urner (MPI for Intelligent Systems) - tutorial on Theory<br><br>Bernhard Schölkopf (MPI for Intelligent Systems) - Causality<br>   <br><br>Application process<br>--------------------------------------------------------------------------<br>Applications are invited from graduate students, postdoctoral researchers<br>and industry professionals looking to use, or already using machine<br>learning methods in their work. This includes researchers in applied<br>fields as well as students of machine learning itself. Prior experience<br>is not strictly required, but helpful. A small number of travel stipends<br>will be available.<br><br>Applicants will be asked to submit a CV, a cover letter of up to 2000<br>characters, and a short letter of recommendation from one referee of their<br>choice. We are also seeking to give participants a chance to discuss their<br>own work with their peers and the speakers. Each applicant is thus invited<br>to provide the title of a poster they would like to present at the school.<br><br>The application system is now open.<br><br>For more information visit<br><a href="http://mlss.tuebingen.mpg.de/2017/application.html">http://mlss.tuebingen.mpg.de/2017/application.html</a><br><br>Important Dates<br>--------------------------------------------------------------------------<br>* Fri, December 23, 2015     application system opens<br>* Fri, February 10, 2017     DEADLINE FOR APPLICATIONS<br>* Fri, February 17, 2017     deadline for reference letters<br>* Tue, February 28, 2017     notification of acceptance<br><br>The school will take place from<br><br>    Monday, June 19 to Friday, June 30, 2017<br><br>Organizers<br>--------------------------------------------------------------------------<br>Ruth Urner, Michael Hirsch, Ilya Tolstikhin and Bernhard Schölkopf<br><br>inquiries should be directed to <a href="mailto:ruth.urner@tuebingen.mpg.de">ruth.urner@tuebingen.mpg.de</a><br><br>==========================================================================</font></span></div>