Doctorat financé entièrement en sciences informatique à l'université de Genève Suisse.
Université de Genève

Doctorat financé entièrement en sciences informatique à l'université de Genève Suisse.

Suisse 16 juin 2021

À PROPOS L'INSTITUTION

Fondée en 1559 par Jean Calvin, l'UNIGE se consacre à la réflexion, à l'enseignement, au dialogue et à la recherche. Avec 16 000 étudiants de plus de 140 nationalités différentes, c'est la deuxième pl
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DÉTAILS OPPORTUNITÉ

Université étatique
Région
Pays hôte
Date limite
16 juin 2021
Niveau d'études
Type d'opportunité
Spécialités
Pays éligibles
Cette opportunité est destiné à tous les pays
Région éligible
Toutes les régions

Groupe de traitement de l'information stochastique (SIP) ( http://sip.unige.ch ), Université de Genève, Suisse, a un doctorat ouvert en apprentissage automatique et vision par ordinateur.

Profil:

Nous offrons:

Le doctorat est financé par le Fonds national suisse de la science avec une prolongation jusqu'à 5 ans.

Les candidats retenus seront impliqués dans un projet de recherche lié au développement de l'apprentissage automatique et de la vision par ordinateur.

Le projet concerne la recherche fondamentale sur le développement de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique pour le traitement d'image universel à l'aide de modèles génératifs récents. En outre, le projet couvre le développement de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique basées sur un cadre de goulot d'étranglement de l'information variationnelle et l'auto-apprentissage. Un élément important du projet est une collaboration étroite avec l'industrie et l'accès à des données réelles.

Le groupe SIP dispose d'un vaste réseau de collaboration internationale et dispose d'excellentes possibilités pour organiser des visites d'échanges scientifiques et des formations. Le groupe SIP a également une étroite collaboration avec le CERN dans le domaine de l'apprentissage automatique et fait partie de l'initiative suisse SKA.

DATE DE DÉBUT

Dès que possible

PROCÉDURE DE DEMANDE:

Les candidatures doivent inclure un CV, des lettres de recommandation (le cas échéant), un diplôme avec notes, des liens vers vos projets, codes ou publications accessibles au public (le cas échéant).

Les candidats présélectionnés seront invités à un entretien skype / zoom.

CONTACT

Courriel: svolos@unige.ch

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