<div dir="ltr">Call for Participation (apologies for crossposting)<br><br>Eastern European Machine Learning summer school (**with online and in-person sections**)<br>July 6-14, 2021, Vilnius, Lithuania<br>Web: <a href="https://www.eeml.eu/" target="_blank">https://www.eeml.eu</a><br>Email: contact at <a href="http://eeml.eu/" target="_blank">eeml.eu</a><br><br><br>Applications are open! Details about the application process <a href="https://www.eeml.eu/application" target="_blank">https://www.eeml.eu/application</a>.<br>Application closes: April 7, 2022<br>Notification of acceptance: Early May 2022.<br><br>**Registration will be free for all accepted participants, for both online and in-person attendance.**<br><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 held in Vilnius, Lithuania. Because of the pandemic, the school will use a hybrid format: first 3 days fully online, last 4 days online and in-person for those who wish to travel to Vilnius; check details on our webpage <a href="https://www.eeml.eu/program" target="_blank">https://www.eeml.eu/program</a>.<br><br>By bringing together (virtually or in-person) 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.<div><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.<br><br>We encourage applications from candidates at all levels of expertise in Machine Learning (beginner, intermediate, advanced). Details about the application process are available online at <a href="https://www.eeml.eu/application" target="_blank">https://www.eeml.eu/application</a>.<br><br>The programme consists of lectures, reading groups, hands-on practical sessions, panel discussions, and more. Some of the core topics to be covered include Reinforcement Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Theory of Deep Learning, Causal Inference.<br><br>List of confirmed speakers (so far)<br><br>Catalina Cangea, DeepMind</div><div>Doina Precup, McGill University & DeepMind<br>Ferenc Huszar, University of Cambridge<br>Finale Doshi-Velez, Harvard University<br>Gintare Karolina Dziugaite, Google Research<br>Michal Valko, DeepMind</div><div>Moritz Hardt, Max Planck<br>Razvan Pascanu, DeepMind<br>Suriya Gunasekar, Microsoft Research Redmond</div><div>Thomas Kipf, Google Research<br>Victor Lempitsky, Skoltech & Samsung<br>Yee Whye Teh, University of Oxford & DeepMind<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><br>Organizers<br><br>Doina Precup, McGill University & DeepMind<br>Razvan Pascanu, DeepMind<br>Viorica Patraucean, DeepMind<br>Ferenc Huszar, University of Cambridge<br>Gintare Karolina Dziugaite, Google Research<br>Dovydas Čeilutka, Vinted<br>Jevgenij Gamper, Vinted<br>Linas Baltrūnas, Wayfair<br>Linas Petkevičius, Vilnius University<br><br>Technical support<br><br>Gabriel Marchidan, IasiAI & Feel IT Services<br>ZoomTV<br><br>Partners<br><br>Artificial Intelligence Association of Lithuania<br>Faculty of Mathematics and Informatics, Vilnius University<br><br>Sponsors confirmed so far<br><br>Go Vilnius<br>Visage Technologies<br><br>More info<br><br><a href="https://www.eeml.eu/" target="_blank">https://www.eeml.eu</a><br>contact at <a href="http://eeml.eu/" target="_blank">eeml.eu</a><br>Follow us on Twitter <a href="https://twitter.com/EEMLcommunity" target="_blank">https://twitter.com/EEMLcommunity</a></div></div>