Φεβρουάριος 2022

Πίνακας αποτελεσμάτων κατάταξης Διδασκότων με το ΠΔ 407/80 Εαρ. Εξαμ. Ακ. Έτους 2021-2022 https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/pinakas_apotelesmaton_katataxhs_didaskonton_me_to_pd_407_80_ear._exam._ak._etoys_2021_2022.pdf

Στο πλαίσιο λειτουργίας της Δομής Ψυχολογικής και Συμβουλευτικής Υποστήριξης(ΔΟ.ΨΥ.Σ.Υ.) της Μονάδας Υποστήριξης Φοιτητών Ευπαθών Ομάδων (ΜΥΦΕΟ) τουΠανεπιστημίου Δυτικής Μακεδονίας (Π.Δ.Μ.), η οποία χρηματοδοτείται από το ΕΣΠΑ2014-2020, μέσω της Πράξης «Υποστήριξη Παρεμβάσεων Κοινωνικής Μέριμνας ΦοιτητώνΠανεπιστημίου Δυτικής Μακεδονίας (MIS 5051039)» ανακοινώνουμε τη διοργάνωση μιαςΟμάδας Διερεύνησης Αναγκών Φοιτητών/τριών που Βρίσκονται στο Φάσμα τουΑυτισμού. Αφορά φοιτητές/τριες που βρίσκονται στο φάσμα του αυτισμού και φοιτούν σετμήματα του Πανεπιστημίου Δυτικής Μακεδονίας (Γρεβενά, Καστοριά, Κοζάνη, Πτολεμαΐδα,Φλώρινα). Η ομάδα θα πραγματοποιηθεί την Πέμπτη 24/2/2022 στις 12μμ με 1μμ. https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/0erasmus+___2h__prokhryxh_gia__spoydes_to_cheimerino_examhno_2022_2023.docx https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/afisa_24_2.pdf

ERASMUS+ – 2η ΠΡΟΚΗΡΥΞΗ ΓΙΑ ΣΠΟΥΔΕΣ ΤΟ ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ ΕΞΑΜΗΝΟ 2022-2023 https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/erasmus+___2h__prokhryxh_gia__spoydes_to_cheimerino_examhno_2022_2023.docx

Σύντομη Περιγραφή Έργου Στόχος του έργου είναι η αναδιοργάνωση και προτυποποίηση όλων των υπηρεσιών του ΠΔΜ στο πρώτο Πανελλαδικά Ψηφιακό Πανεπιστήμιο (e-Campus) το οποίο θα παρέχει ηλεκτρονικά όλες τις υπηρεσίες του ΠΔΜ (υπάρχουσες, νέες και ενοποιημένες).    Ο χρήστης θα μπορεί να έχει πρόσβαση σε όλες τις υπηρεσίες που του παρέχει το Ίδρυμα απομακρυσμένα.  Αυτή τη στιγμή οι περισσότερες υπηρεσίες που προσφέρονται από το ΠΔΜ απαιτούν είτε τη φυσική παρουσία των εμπλεκομένων, είτε τη χρήση ενός συνόλου ηλεκτρονικών υπηρεσιών οι οποίες είναι κατακερματισμένες σε διάφορα συστήματα. Με δεδομένο ότι το ΠΔΜ λειτουργεί χωροταξικά σε 5 πόλεις, κρίνεται απαραίτητη η ομογενοποίηση των υπαρχόντων συστημάτων και η ηλεκτρονικοποίηση των υπηρεσιών που απαιτούν φυσική παρουσία σε ένα διαλειτουργικό, εύκολα προσβάσιμο σύστημα, το eCampus. Συγκεκριμένα το e-Campus θα υποστηρίζει: Όλες τις υπηρεσίες και τις συναλλαγές με α) το κοινό, β) τους διοικητικούς υπαλλήλους γ) τους φοιτητές και δ) τους διδάσκοντες. Την διεκπεραίωση όλων των υπηρεσιών από απόσταση, με ασφάλεια, και μέσω ενός και μοναδικού σημείου πρόσβασης διαδικτυακά σε υπηρεσίες νέφους. Υπάρχει πρόνοια και για ειδική εφαρμογή για κινητές συσκευές στα 2 διαδεδομένα λειτουργικά συστήματα iOs και Android. Διασύνδεση με εξωτερικά συστήματα, όπως η Διαύγεια, τραπεζικά συστήματα για άμεσες πληρωμές, έκδοση παραβόλων, Open Data, αγγελίες εύρεσης εργασίας, κτλ. Πληροφορίες Κωδικός Πράξης : 5051273 Επιχειρησιακό Πρόγραμμα : «Μεταρρύθμιση Δημόσιου Τομέα» Επιστημονικά υπεύθυνος : Παντελής Αγγελίδης, Καθηγητής Τμήματος Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών ΠΔΜ Διάρκεια : 04-05-2021 έως 31-07-2023 Προϋπολογισμός : 1.184.000,00 EUR Website : https://ecampus.uowm.gr/     https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/newsletter_43.pdf https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/espa_correct.jpeg https://ece.uowm.gruploads/announcements/newsletter_ioýnios22.pdf https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/newsletter_dekémbrios22.pdf

Title: «Distributed neural network training via independent subnets»Wednesday, 2 March 2022, 12:00 – 13:30Auditorium, Department of Electrical and Computer Engineering, Karamanli & Lygeris Str Abstract:  Distributed machine learning (ML) can bring more computational resources to bear than single-machine learning, thus enabling reductions in training time. Distributed learning partitions models and data over many machines, allowing model and dataset sizes beyond the available compute power and memory of a single machine. In practice though, distributed ML is challenging when distribution is mandatory, rather than chosen by the practitioner. In such scenarios, data could unavoidably be separated among workers due to limited memory capacity per worker or even because of data privacy issues. There, existing distributed methods will utterly fail due to dominant transfer costs across workers, or do not even apply. We propose a new approach to distributed fully connected neural network learning, called independent subnet training (IST), to handle these cases. In IST, the original network is decomposed into a set of narrow subnetworks with the same depth. These subnetworks are then trained locally before parameters are exchanged to produce new subnets and the training cycle repeats. Such a naturally “model parallel” approach limits memory usage by storing only a portion of network parameters on each device. Additionally, no requirements exist for sharing data between workers (i.e., subnet training is local and independent) and communication volume and frequency are reduced by decomposing the original network into independent subnets. These properties of IST can cope with issues due to distributed data, slow interconnects, or limited device memory, making IST a suitable approach for cases of mandatory distribution. This talk will provide results on MLPs, ResNets, CNNs, efficient pretraining tasks, GCNs as well as some theoretical guarantees.   Biography:  Mr Anastasios Kyrillidis is an Assistant Professor at the Computer Science department at Rice University. Prior to that, he was a Goldstine PostDoctoral Fellow at IBM T. J. Watson Research Center (NY), and a Simons Foundation PostDoc member at the University of Texas at Austin. He finished his PhD at the CS Department of EPFL (Switzerland). Anastasios Kyrillidis got his M.Sc. and Diploma from Electronic and Computer Engineering Dept. at Technical University of Crete (Chania). His research interests include (but not limited to): Optimization for machine learning Convex and non-convex algorithms and analysis Large-scale optimization Any problem that includes a math-driven criterion and requires an efficient method for its solution. https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/invited_speaker___anastasios_kyrillidis.pdf

Tο Tμήμα Επιστήμης Υπολογιστών του Πανεπιστημίου Κρήτης προσκαλεί υποψηφίους για υποβολήαιτήσεων για Μεταπτυχιακές Σπουδές στο Τμήμα, σε επίπεδο Διπλώματος Μεταπτυχιακών Σπουδών(Masters) και Διδακτορικές Σπουδές (PhD). Περισσότερα στο συνημμένο αρχείο. https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/prokhryxh_theson_metaptychiakon_foithton_kai_ypopshfion_didaktoron__tmhma_episthmhs_ypologiston__panepisthmio_krhths.pdf

Ανακοίνωση για την ισχύ των πιστοποιητικών εμβολιασμού και νόσησης. https://ece.uowm.gr/uploads/announcements/anakoinosh_gia_thn_ischy_ton_pistopoihtikon_emboliasmoy_kai_noshshs.docx