<div dir="ltr"><br>Call for Participation (apologies for multiple copies)<br><br>-----------------------------------------------------------------------<br>MESS 2024 - Metaheuristics Summer School <br>- Automated Deep Learning meets High-Performance Computing -<br><br>15-18 July 2024, Catania, Italy<br><br><a href="https://www.ANTs-lab.it/mess2024/">https://www.ANTs-lab.it/mess2024/</a><br>mess.school@ANTs-lab.it<br><a href="https://www.facebook.com/groups/MetaheuristicsSchool/">https://www.facebook.com/groups/MetaheuristicsSchool/</a><br>-----------------------------------------------------------------------<br><br><br>** LAST SEATS @ MESS 2024 **<br>Contact mess.school@ANTs-lab.it for registration!<br><br><br>MESS 2024 is focused on “Automated Deep Learning meets High-Performance Computing”, that is how these research areas may interact and affect each other in order to develop reliable and robust solving methodologies for Big Data analysis, and data-driven problems.<br><br>All participants will be involved in the “Metaheuristics Competition Race”, where each of them, individually or divided in working groups (no more than 3 people), will develop a metaheuristic solution for a given problem presented during the school. <br><br>The top three of the competition ranking will receive the MESS 2024 award and will be involved in the writing of manuscripts dedicated to the competition that, afterwards, will be submitted to an international journal for possible publication. In addition, the remaining best ten in the ranking (excluding the top three, of course) will be invited to report their work in a manuscript which will be published in the special MESS 2024 Volume of the AIRO Springer Series.<br><br><br>** SPEAKERS<br><br>+ Thomas Bartz-Beielstein, TH Koln, Germany<br>     Lecture#1: Introduction to Surrogate-Based Hyperparameter Tuning in Classical Machine Learning, Online Machine Learning, and Deep Learning<br>     Lecture#2: Exploring Hyperparameter-Tuning Applications: Optimizing scikit-learn, River, and PyTorch with SPOT and Other Tuning Techniques<br><br>+ Aaron Klein, AWS Research Berlin, Germany<br>     Lecture#1: Introduction into AutoML: Hyperparameter Optimization<br>     Lecture#2: Introduction into AutoML: Neural Architecture Search<br><br>+ Eric Medvet, University of Trieste, Italy<br>     Lecture#1: Metaheuristics for policy search in continuous control<br>     Lecture#2: Beyond policy search: optimizing body and brain of simulated robotic agents<br><br>+ David Salinas, University of Freiburg, Germany<br>     Lecture#1: Multi-objective optimization<br>     Lecture#2: Speeding-up Hyperparameter Optimization with transfer and meta learning<br><br>+ El-Ghazali Talbi, University of Lille1, France<br>     Lecture#1: Metaheurististics for neural architecture search and hyperparameter optimization<br>     Lecture#2: Parallel and multi-objective metaheuristics for neural architecture search and hyperparameter optimization<br><br><br>~ More Lecturers will be announced soon ~<br><br><br><br>** MESS 2024 DIRECTORS:<br>- Salvatore Greco, University of Catania, Italy<br>- Mario Pavone, University of Catania, Italy<br>- Andrea Schaerf, University of Udine, Italy<br>- El-Ghazali Talbi, University of Lille1, France<br>- Daniele Vigo, University of Bologna, Italy<br><br><br>** METAHEURISTICS COMPETITION CHAIRS:<br>- Raffaele Cerulli, University of Salerno, Italy<br>- Sara Ceschia, University of Udine, Italy<br>- Carmine Cerrone, University of Genoa, Italy<br>- Andrea Schaerf, University of Udine, Italy<br><br><br>** MORE INFORMATION:<br><br><a href="https://www.ANTs-lab.it/mess2024/">https://www.ANTs-lab.it/mess2024/</a>   --   mess.school@ANTs-lab.it<br>Facebook Group: <a href="https://www.facebook.com/groups/MetaheuristicsSchool/">https://www.facebook.com/groups/MetaheuristicsSchool/</a><br><br></div>