Colaborare academică între Universitatea Davis din California, SUA şi UVVG Arad

Personalitate medicală, prof. univ. dr. Hooman H. Rashidi va susţine o conferinţă online vineri, 17 iulie 2020.

Prestigiul de care se bucură Universitatea de Vest ,,Vasile Goldiş” din Arad pe plan internaţional duce la o multitudine de colaborări academice şi parteneriate cu universităţi de renume, în scopul dezvoltării pe diferite paliere. În urma vizitei efectuate în vara anului 2019 în Statele Unite ale Americii pentru stabilirea unor noi colaborări academice, de către Rectorul Universității de Vest ,,Vasile Goldiș din Arad”, prof. univ. dr. Coralia Adina Cotoraci, rezultatele au început să apară.

Prof. univ. dr. Hooman H. Rashidi, recunoscut om de știință, reputat hemato-patolog și Directorul Programului de Rezidențiat a Universității Davis din Sacramento, California, dar şi membru al Consiliului Studiilor Universitare de Doctorat în cadrul UVVG, a susținut în luna noiembrie 2019 o serie de trei conferințe la Universitatea de Vest ,,Vasile Goldiș” din Arad, având ca subiect Hemato-Patologia și Inteligența Artificială. Cele trei evenimente s-au bucurat de un real succes și de participarea medicilor specialiști, cadrelor didactice, rezidenților, doctoranzilor și studenților UVVG Arad.

Pentru că în acest an pandemia COVID-19 împiedică invitarea unor personalităţi la Arad, pentru a susține conferințe în cadrul universității, de expertiza prof. Rashidi ne vom bucura prin intermediul unei prezentări online organizată vineri, 17 iulie 2020, ora 17.00, ora României. Tema webinar-ului este ,,Automated Machine Learning and the introduction of MILO (Machine Intelligence Learning Optimizer)”.

Link-ul webinar-ului va fi postat pe pagina de Facebook a Universității de Vest ,,Vasile Goldiș” din Arad. Până atunci, vă invităm să citiți cele două articole propuse de Dr. Rashidi: Artificial Intelligence and Machine Learning in Pathology: The Present Landscape of Supervised Methods https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/2374289519873088 şi Early Recognition of Burn- and Trauma-Related Acute Kidney Injury: A Pilot Comparison of Machine Learning Techniques   https://www.nature.com/articles/s41598-019-57083-6 .