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Position de doctorat sur la physique théorique et les algorithmes d'apprentissage profond

Position de doctorat sur la physique théorique et les algorithmes d'apprentissage profond

Pays-bas 15 janv. 2021
Université d'Amsterdam UvA

Université d'Amsterdam UvA

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DÉTAILS OPPORTUNITÉ

Récompense totale
0 $
Université étatique
Région
Pays hôte
Date limite
15 janv. 2021
Niveau d'études
Type d'opportunité
Spécialités
Financement d'opportunité
Financement complet
Pays éligibles
Cette opportunité est destiné à tous les pays
Région éligible
Toutes les régions

Nous recherchons un candidat enthousiaste pour 1 poste de doctorat à l'intersection de la physique théorique, de la physique des astroparticules et de l'apprentissage profond, à l'Université d'Amsterdam. Vous serez intégré à l'Institut de physique théorique (ITFA) et au centre d'excellence GRAPPA en physique de la gravitation et des astroparticules. Les chercheurs de l'ITFA / GRAPPA couvrent une variété de sujets de recherche, notamment la physique des astroparticules, la cosmologie, la physique mathématique et la physique théorique des particules.

Qu'est ce que tu vas faire?

Le poste fera partie du projet de doctorat de l'Institut de physique «Probabilités, réseaux neuronaux et équivariance», sous la direction conjointe du Dr Miranda Cheng et du Dr Christoph Weniger.

Les concepts de physique théorique ont inspiré à bien des égards les techniques modernes d'apprentissage automatique, allant du Monte Carlos hamiltonien aux réseaux de neurones équivariants. Dans le même temps, les techniques d'apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones profonds et la programmation différentiable jouent un rôle de plus en plus important pour permettre des découvertes révolutionnaires en physique (astro) fondamentale. Cette fertilisation croisée de la physique et de l'apprentissage automatique est un domaine de recherche très actif. L'objectif de ce projet de doctorat est de maîtriser les deux mondes et d'explorer de nouveaux points de connexion à leur intersection, avec des applications aux théories des champs en treillis et aux recherches de matière noire. Candidats intéressés par la physique théorique, les algorithmes d'apprentissage profond et les recherches sur la matière noire.

Les candidats intéressés par la physique théorique, les algorithmes d'apprentissage en profondeur et les recherches sur la matière noire sont invités à postuler.


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