Du 19 au 25 octobre 2016, le Centre de Calcul Régional ROMEO inaugure la semaine de l'innovation au service des entreprises dans le cadre du programme SIMSEO.
3 événements majeurs sont prévus au cours de cette semaine :
Une formation à la Simulation Numérique dédié à la mécanique des fluides, du 19 au 21 octobre.
Détail de la formation : 
Organisée en collaboration avec CentraleSupélec et la Chaire de Biotechnologie localisée à Pomacle, cette formation fait l'objet d'un communiqué de presse spécifique :
https://romeo.univ-reims.fr/documents/2016/CP-URCA_CentraleSupelec_OpenFoam.docx
Une école d'automne dédiée à l'Intelligence artificielle à l'aide du DEEP LEARNING, les 24 et 25 octobre.
Déail de l'école d'automne :
Avec le soutien de BULL et NVIDIA, ROMEO organise la première école en France dédiée à l’apprentissage profond, ou deep learning. A cette occasion, de nombreuses présentations et expérimentations seront proposées via le nouveau serveur NVIDIA DGX-1. Ce serveur installé à l’URCA en septembre dernier, grâce au soutien de Reims Métropole, est l’un des tout premiers installés en Europe.
Si la formation est déja complète, une seconde session est prévue les 9 et 10 janvier.
- Une rencontre SIMSEO avec les Chercheurs, les Entreprises et les partenaires institutionnels est prévue à l'Hotel de Ville de Reims le 24 octobre à 18h00.
Le 24 octobre, les 35 participants de l’école de Deep Learning, venant aussi bien des universités et des grands organismes de recherche que des entreprises, de la région Grand Est mais aussi de la région parisienne, de Normandie, des Hauts-de-France, ou encore en Rhône-Alpes seront présents à l’hôtel de ville de Reims à partir de 18h.
Nous vous invitons à venir les rencontrer et à échanger avec eux, en présence de Mme Catherine Vautrin, présidente de Reims Métropole et M. Guillaume Gellé, président de l’Université de Reims Champagne-Ardenne.
Un communiqué de presse relatif aux deux derniers événements est disponible ici :
https://romeo.univ-reims.fr/documents/2016/20161021-CP-deeplearning_final.docx
