<div dir="ltr"><div><span id="m_4470361386842903728m_4819208015913447570gmail-docs-internal-guid-30ff6e05-7fff-b3a0-b787-9e2c0cd1dc3a"><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt">Call for Participation (apologies for crossposting)</p></span></div><div><br></div><div>Eastern European Machine Learning summer school<br>July 21-26, 2025, Sarajevo, Bosnia and Herzegovina<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>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 period closes: March 31, 2025<br>Notification of acceptance: Early May, 2025<br><br><br>Registration fees and travel grants<br><br>Students (PhD, master, undergrad, high school): 100 EUR<br>Postdoc / faculty: 150 EUR<br>Industry: 400 EUR<br>The registration fees include catering for the entire week (except 2 dinners). The fees do not include travel and accommodation.<br>A number of need-based travel grants are available for accepted participants who cannot afford to attend the school. They cover fully or partially the costs of attending the school (registration fee, travel costs, accommodation).</div><div><br></div><div><br>Motivation and description<br><br>EEML is a machine learning summer school that aims to democratise access to education and research in AI in Eastern Europe, and improve diversity in the field. The summer school is held yearly in Eastern Europe – this year it will be held in person in Sarajevo, Bosnia and Herzegovina.<br>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>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>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>The programme consists of lectures, hands-on practical sessions, panel discussions, and more. Topics covered include Basics of Deep Learning, Computer Vision, Multimodal learning, Natural Language Processing, Advanced Deep Learning Architectures, Generative Models, AI for Science, Robotics, and more.<br><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="font-size:11pt;font-family:Arial,sans-serif;background-color:transparent;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline"><br></span></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="font-size:11pt;font-family:Arial,sans-serif;background-color:transparent;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline"><br></span></p>List of confirmed speakers<br><br>Aaron Courville, Mila & Université de Montréal<br>Alden Hung, Isomorphic Labs<br>Diana Borsa, Google DeepMind & University College London<br>Emma Rocheteau, NHS & University of Cambridge<br>Ferenc Huszár, University of Cambridge<br>João Carreira, Google DeepMind<br>Mihaela Rosca, Google DeepMind<br>Razvan Pascanu, Google DeepMind & Mila<br>Samy Bengio, Apple & EPFL<br>Senka Krivić, University of Sarajevo & King's College London<br>Federico Barbero, University of Oxford<br>Joey Bose, University of Oxford<br>Katarina Petrović, University of Oxford<br>Liliane Momeni, Google DeepMind<br>Miruna Pîslar, Google DeepMind<br><br><br>Poster session<br><br>Participants will have the opportunity to present their research work and interests during 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</div><div><br></div><div>Doina Precup, McGill University & Google DeepMind<br>Razvan Pascanu, Google DeepMind & Mila<br>Viorica Patraucean, Google DeepMind<br>Petar Veličković, Google DeepMind & University of Cambridge<br>Hamza Merzić, Google DeepMind & University College London<br>Matko Bošnjak, Google DeepMind<br>Suad Krilašević, ANNT<br>Harun Muhić, ANNT<br>Senka Krivić, University of Sarajevo & King's College London<br>Ajla Karajko, International Burch University & ANNT<br>Vahidin Hasić, University of Sarajevo & Infineon<br>Zlatan Ajanović, RWTH Aachen & ANNT<br><br><br>Partners<br></div><div><br></div><div><span id="m_4470361386842903728m_4819208015913447570gmail-docs-internal-guid-db9419ce-7fff-a782-d1d5-86d1686543c4">Association for the Advancement of Science and Technology<br>Romanian Association for Artificial Intelligence<br>University of Sarajevo<br><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 X/Twitter <a href="https://twitter.com/EEMLcommunity" target="_blank">https://twitter.com/EEMLcommunity</a><br>Follow us on Bluesky <a href="https://bsky.app/profile/eemlcommunity.bsky.social" target="_blank">https://bsky.app/profile/eemlcommunity.bsky.social</a></span></div></div>