Διαδραστική διαδικτυακή παρουσίαση - Aνάλυση θεμάτων του ΠΔΤΝ
Dates
Σας προσκαλούμε αυτό το Σάββατο 22/02 στις 12:00 σε μια διαδραστική διαδικτυακή παρουσίαση, όπου θα αναλύσουμε τα θέματα του ΠΔΤΝ και θα απαντήσουμε σε απορίες σας.
Αυτή η συνάντηση θα σας βοηθήσει να ξεκινήσετε δυναμικά και να αξιοποιήσετε στο έπακρο τις δυνατότητές σας!
Τι θα συζητήσουμε:




- Δεν χρειάζεται να λύσετε όλα τα προβλήματα για να προκριθείτε — μην διστάσετε να δοκιμάσετε αν δεν το έχετε κάνει ήδη: https://pdtn.gr/contests/pdtn25a
- Μια αρχική προσέγγιση μπορεί να γίνει και χωρίς προχωρημένες γνώσεις προγραμματισμού.
- Το διαθέσιμο υλικό από τον Κ. Καραμανή (UT Austin) βρίσκεται εδώ: (https://caramanis.github.io/MachineLearningClass/). Έχει διαμορφωθεί κατάλληλα ώστε να ξεκινά από βασικές έννοιες χωρίς προαπαιτούμενα αλλά να οδηγεί σε βαθύτερη κατανόηση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Το Live θα γίνει στο Youtube κανάλι. -->
Link
Μην χάσετε την ευκαιρία να πάρετε απαντήσεις και να προετοιμαστείτε καλύτερα.
Σε περίπτωση που δεν μπορέσετε να παρακολουθήσετε, η συνάντηση θα βιντεοσκοπηθεί και θα γίνει διαθέσιμη τις επόμενες ημέρες μέσω του παραπάνω καναλιού.