<div dir="ltr">Call for Participation (apologies for crossposting)<br><br>Eastern European Machine Learning summer school (**online**)<br>July 7-15, 2021, Virtual Budapest, Hungary<br>Web: <a href="https://www.eeml.eu">https://www.eeml.eu</a><br>Email: contact at <a href="http://eeml.eu">eeml.eu</a><br><br><br>Applications are open! Details about the application process <a href="https://www.eeml.eu/application">https://www.eeml.eu/application</a>.<br>Application closes: March 31, 2021<br>Notification of acceptance: End of April 2021.<br><br>Motivation and description<br><br>EEML is a machine learning summer school that aims to democratise access to education and research in AI, and improve diversity in the field. The summer school is held yearly in Eastern Europe -- this year it will be online because of the pandemic, but in spirit it will be in Virtual Budapest, Hungary. By bringing together high quality lecturers and participants from all over the world, we strive to enable communication and networking among the Eastern European AI communities as well as with researchers from around the world. <br><br>The school is open to participants from all over the world. The selection process has equal opportunities and diversity at heart, and will assess interest and knowledge in machine learning. Details about the application process are available online <a href="https://www.eeml.eu/application">https://www.eeml.eu/application</a>.<br><br>The programme consists of lectures, fireside chats, reading groups, brainstorming sessions, and hands-on practical sessions on core topics such as Reinforcement Learning, Theory of Deep Learning, Unsupervised learning, Computer Vision, Natural Language Processing, Neuroscience.<br><br>List of confirmed speakers so far:<br><br>Aaron Courville, University of Montreal & MILA<br>Alexey Dosovitskiy, Google Brain<br>Csaba Szepesvári, University of Alberta & DeepMind<br>Doina Precup, McGill University & DeepMind<br>Ferenc Huszár, University of Cambridge<br>Josef Sivic, Inria France & CTU Prague & ELLIS<br>Karolina Dziugaite, Element AI<br>Mihaela van der Schaar, University of Cambridge<br>Rada Mihalcea, University of Michigan<br>Gergo Orban, MTA Wigner Research Centre<br>Razvan Pascanu, DeepMind<br>Regina Barzilay, MIT<br><br>Organisers<br><br>Doina Precup, McGill University & DeepMind<br>Razvan Pascanu, DeepMind<br>Viorica Patraucean, DeepMind<br>David Szepesvari, DeepMind<br>Ferenc Huszar, University of Cambridge<br>Gergo Orban, MTA Wigner Research Centre<br>Technical support: Gabriel Marchidan, IasiAI & Feel IT Services<br><br>Partners<br><br>MTA Wigner Research Centre<br><br>Poster session <br><br>Participants will have the opportunity to present their research work and interests during virtual poster sessions. The work described does not have to be novel. For example, participants can present their experience of reproducing published work.<br><br>More info<br><br><a href="https://www.eeml.eu">https://www.eeml.eu</a><br>contact at <a href="http://eeml.eu">eeml.eu</a><br><br>Follow us on Twitter <a href="https://twitter.com/EEMLcommunity">https://twitter.com/EEMLcommunity</a></div>