2023 Spring School on Data-driven Model Learning for Dynamic Systems
Edition en mode hybride, 3-7 Avril 2023
La sixième édition de l’école doctorale en identification des systèmes sera organisée en mode hybride, donnant le choix d’une participation en distanciel ou d’une participation en présentiel (campus de l’Ecole Centrale de Lyon, Ecully, France). Cette formation doctorale (soutenue par le GDR MACS) consistera en une alternance de cours magistraux et d’exercices permettant de se former sur les bases de l’identification des systèmes, mais aussi sur certains sujets plus avancés. L’école doctorale peut être validée comme formation doctorale, mais elle est ouverte à toute personne intéressée par le sujet.
L’édition 2023 aura l’honneur d’accueillir Maarten Schoukens (TU Eindhoven, Pays-Bas) qui donnera un cours intitulé :
Nonlinear System Identification
Plus d’informations sur cette école doctorale (frais d’inscription, logement, …) peuvent être trouvées au lien suivant :
https://spring-id-2023.sciencesconf.org/
La date limite d’inscription est fixée au 31 janvier 2023.
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2023 Spring School on Data-driven Model Learning for Dynamic Systems
Hybrid Edition, 3-7 April 2023
The sixth edition of the doctoral school in data-based modelling (system identification) will be organized in hybrid mode. Participants can thus attend in person (on the campus of Ecole Centrale de Lyon, Ecully, France) or virtually. This school consists of a series of lectures and of exercise sessions aiming at covering the fundamentals of data-driven modelling approaches as well as more advanced topics. This course is eligible for scientific doctoral modules. The school is thus mainly aimed at an audience of PhD students, but is also open to any other persons interested in the topic of data-based modelling.
The 2023-edition will have the honour to welcome Maarten Schoukens (TU Eindhoven, The Netherlands) that will present a course entitled:
Nonlinear System Identification
More information on this doctoral school (registration fees, accommodation, …) can be found at the following link:
https://spring-id-2023.sciencesconf.org/
The deadline for registration is 31 January 2023.
