<div dir="ltr"><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif">Dear Colleagues,</p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"> </p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b>A cancellation message was sent in error </b>regarding the SimCenter
event <b style="font-size:12pt">AI & Machine
Learning in Natural Hazards Engineering:</b><span style="font-size:12pt"> </span><b style="font-size:12pt">Technical and Modeling Q&A</b></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b><br></b></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif">This November 6 webinar has NOT been cancelled.</p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"> </p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif">We still have seats open for those who would like to
register. Details:</p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"> </p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b>AI & Machine Learning in Natural Hazards Engineering:</b></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b>Technical and Modeling Q&A</b></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"> </p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif">Nov. 6, 1:00-2:00 pm Pacific time</p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"> </p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif">Register <a href="https://www.designsafe-ci.org/learning-center/training/simcenter/2018/webinar-181106/" target="_blank" style="color:rgb(5,99,193)">online on the DesignSafe website</a></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"> </p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b>Abstract. </b>Artificial intelligence (AI) and
machine learning (ML) have shown unprecedented success in a wide range of
research areas and practical applications. In an earlier SimCenter webinar (“AI
& Machine Learning in Natural Hazards Engineering: Approaches to Deep
Learning”) held on October 2, Dr. Yu described a few such projects in her
computer vision group at UC Berkeley, along with their goals for the SimCenter
AI/ML team to empower future structural engineering and natural hazard
modeling. She introduced the basic ideas and pipeline of deep learning
approaches to a sample computer vision task, e.g. convolutional neural networks
for image classification. This webinar will address technical and modeling
questions from the audience community on how AI/ML could be used in your
respective fields.</p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b> </b></p>

<p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b>Presenter. </b>Stella Yu received her Ph.D. from
Carnegie Mellon University, where she studied robotics at the Robotics
Institute and vision science at the Center for the Neural Basis of Cognition.
She continued her computer vision research as a postdoctoral fellow at UC
Berkeley, and then studied art and vision as a Clare Booth Luce Professor at
Boston College, during which she received an NSF CAREER award. Dr. Yu is
currently the Director of Vision Group at the International Computer Science
Institute (ICSI) and a Senior Fellow at the Berkeley Institute for Data Science
(BIDS) at UC Berkeley. Dr. Yu is interested not only in understanding visual
perception from multiple perspectives, but also in using computer vision and
machine learning to capture and exceed human expertise in practical
applications.</p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 0.0001pt;font-size:12pt;font-family:Calibri,sans-serif"><br></p><div style="text-align:center"><img src="cid:ii_jnvxkf2h0" alt="SimCenter@1x.jpg" width="303" height="63" style="margin-right: 0px;"><br></div><div style="text-align:center"><div><img src="cid:ii_jnvxkuk51" alt="nsf-small.jpg" width="45" height="45"><br></div></div></div>