La dixième édition de l'école de printemps en identification des systèmes sera organisée avec le soutien du GDR MACS et du CT Identif.
L'école sera organisée en mode hybride ce qui permettra une participation en distanciel ou une participation en présentiel (campus de l'Ecole Centrale de Lyon, Ecully, France).
Comme les années précédentes, l'école 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 avancées.
L’école de printemps peut être validée comme formation doctorale (+/- 20 heures), mais elle est ouverte à toute personne intéressée par le sujet.
L’édition 2027 aura le plaisir d’accueillir Kévin Colin (Université de Lorraine, France) qui donnera un cours intitulé : Bayesian Estimation and Gaussian Processes
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2027 Spring School on Data-driven Model Learning for Dynamic Systems (Hybrid Edition)
The tenth edition of the doctoral school in data-based modelling (system identification) will be organised 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 2027-edition will have the pleasure to welcome Kévin Colin (Université de Lorraine, France) that will present a course entitled: Bayesian Estimation and Gaussian Processes