2 مناصب زمالة بحثية لدرجة الدكتوراه ضمن "أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير للأعمال الحرجة ... (عدد نقاط البيع: 2)
جامعة NTNU النرويجية للعلوم والتكنولوجيا

2 مناصب زمالة بحثية لدرجة الدكتوراه ضمن "أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير للأعمال الحرجة ... (عدد نقاط البيع: 2)

النرويج 15 فيفري 2021

عن المؤسسة

جامعة NTNU النرويجية للعلوم والتكنولوجيا
قم بزيارة صفحة المؤسسة

تفاصيل الفرصة

جامعة حكومية
المنطقة
البلد المضيف
آخر موعد للتقديم
15 فيفري 2021
المستوى التعليمي
نوع الفرصة
التخصصات
الدول المؤهلة
هذه الفرصة متوفرة لجميع البلدان
المنطقة المؤهلة
جميع المناطق

هذا هو NTNU

في NTNU ، خلق المعرفة من أجل عالم أفضل هو الرؤية التي توحد موظفينا 7400 و 42000 طالب.

نحن نبحث عن موظفين متفانين للانضمام إلينا.

ستجد المزيد من المعلومات حول العمل في NTNU وعملية التقديم هنا.


حول المنصب

الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير ومشروع EXAIGON

إن التطورات السريعة الأخيرة في الذكاء الاصطناعي (AI) تبشر بفوائد متعددة للمجتمع في المستقبل القريب. أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي منتشرة في كل مكان وتعرقل صناعات مثل الرعاية الصحية والنقل والتصنيع والروبوتات وتجارة التجزئة والمصارف والطاقة. وفقًا لدراسة أوروبية حديثة ، يمكن أن يساهم الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 13.3 تريليون يورو في الاقتصاد العالمي بحلول عام 2030 ؛ 5.6 تريليون يورو من زيادة الإنتاجية و 7.73 تريليون يورو من الفرص المتعلقة بتجربة المستهلك. ومع ذلك ، من أجل جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي قابلة للنشر في البيئات الاجتماعية ، وتطبيقات الصناعة والأعمال المهمة ، يجب معالجة العديد من التحديات المتعلقة بمصداقيتها أولاً.

يمكن أن تُعزى معظم الاختراقات الحديثة في مجال الذكاء الاصطناعي إلى المجال الفرعي للتعلم العميق (DL) ، استنادًا إلى الشبكات العصبية العميقة (DNNs) ، والتي تغذيها توفر قوة حوسبة عالية ومجموعات بيانات كبيرة. لقد حظي التعلم العميق باهتمام هائل نظرًا لأدائه المتطور ، أو حتى فوق طاقة البشر ، في المهام التي كان يُنظر فيها إلى البشر على أنهم أفضل بكثير من الآلات ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وما إلى ذلك. منذ عام 2013 ، جمعت Deep Mind قوة DL مع Reinforcement Learning (RL) لتطوير خوارزميات قادرة على تعلم كيفية لعب ألعاب Atari من البكسل ، والتغلب على أبطال البشر في لعبة Go ، وتجاوز جميع الأساليب السابقة في الشطرنج ، وتعلم كيفية ذلك. لإنجاز المهام الآلية المعقدة. وبالمثل ، تم استخدام تقنية DL بالاشتراك مع شبكات Bayesian Networks (BNs) ، مما أدى إلى إنشاء شبكات بايزية عميقة (DBNs) ، وهي إطار عمل يزيد بشكل كبير من فائدة التعلم الآلي الاحتمالي. على الرغم من أدائها المثير للإعجاب ، إلا أن نماذج DL لها عيوب ، ومن أهمها الافتقار إلى الشفافية وقابلية التفسير ، والافتقار إلى القوة ، وعدم القدرة على التعميم في مواقف تتجاوز تجاربهم السابقة. يصعب التعامل مع هذه المشكلات نظرًا لطبيعة الصندوق الأسود لشبكات DNN ، والتي غالبًا ما تنتهي بملايين المعلمات ، مما يجعل المنطق الكامن وراء تنبؤاتهم غير مفهوم حتى بالنسبة للخبراء البشريين. بالإضافة إلى ذلك ، هناك حاجة إلى فهم أفضل للتوقعات المجتمعية والعناصر اللازمة لضمان القبول المجتمعي لهذه التقنيات.

يهدف الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) إلى معالجة هذه المشكلات من خلال تطوير طرق لفهم كيفية قيام نماذج الصندوق الأسود بعمل تنبؤاتها وما هي حدودها. تأتي الدعوة لمثل هذه الحلول من مجتمع البحث والصناعة وصانعي السياسات رفيعي المستوى ، المهتمين بتأثير نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي من حيث الكفاءة والسلامة واحترام حقوق الإنسان. من أجل أن يكون XAI مفيدًا في بيئات العمل والتطبيقات الحرجة ، لا ينبغي أن يقتصر على تصميم الخوارزمية لأن الخبراء الذين يفهمون نماذج صنع القرار بشكل أفضل ليسوا في الوضع المناسب للحكم على فائدة التفسيرات وهيكلها. من الضروري تعزيز بحث XAI من خلال دمج نماذج لكيفية فهم الناس للتفسيرات ، وعندما تكون التفسيرات كافية للثقة بشيء أو بشخص ما. تم البحث عن مثل هذه النماذج لسنوات عديدة من قبل الفلاسفة وعلماء النفس الاجتماعي والمعرفي وعلماء الإدراك. يصبح من الواضح أن هناك حاجة إلى مساهمات كبيرة متعددة التخصصات لأنظمة الذكاء الاصطناعي لاعتبارها جديرة بالثقة بما يكفي للنشر في البيئات الاجتماعية والتطبيقات التجارية الهامة.

سيقدم مشروع EXAIGON (أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير للتبني التدريجي للصناعة) (2020-2024) البحث والكفاءة بناءً على XAI ، بما في ذلك تصميم الخوارزمية والسلوك المشترك بين الإنسان والآلة ، لتلبية معايير المجتمع والصناعة لنشر أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديرة بالثقة في البيئات الاجتماعية والتطبيقات المهمة للأعمال. سيؤدي استخراج التفسيرات من نماذج الصندوق الأسود إلى تمكين التحقق من النموذج وتحسين النموذج والتعلم من النموذج والامتثال للتشريعات.

تهدف EXAIGON إلى إنشاء نظام XAI البيئي حول مختبر الذكاء الاصطناعي النرويجي المفتوح ، بما في ذلك الباحثين ذوي الخلفية المتنوعة والروابط القوية للصناعة. يتم دعم المشروع من قبل 7 لاعبين رئيسيين في الصناعة في النرويج والذين سيوفرون للباحثين حالات استخدام ، بما في ذلك البيانات والنماذج ومعرفة الخبراء. سيعمل جميع الباحثين المعنيين عن كثب مع بعضهم البعض ، وشركاء الصناعة ، والباحثين الذين يعملون بالفعل على الموضوعات ذات الصلة في NTNU ، وبالتالي تعظيم تأثير المشروع وصلته بالعالم الحقيقي.

سوف تقدم تقريرا إلى رئيس القسم.


واجبات المنصب

توظف EXAIGON مرشحين لدرجة الدكتوراه ، واحد في كل من المجالات التالية:

دكتوراه 1: طرق XAI لشبكات بايزي العميقة . يبحث الذكاء الاصطناعي الاحتمالي في التقاطع بين النماذج الرسومية الاحتمالية والتعلم العميق. غالبًا ما تسمى هذه النماذج شبكات بايزي العميقة (DBNs). إن حقن التفكير الاحتمالي في DNNs له فوائد عديدة ، بما في ذلك المتانة ضد الإفراط في التجهيز والمرونة ضد الهجمات العدائية. علاوة على ذلك ، يمكن أن تحدد DBN عدم اليقين في تنبؤاتها ، أيضًا بطرق تشمل عدم اليقين في النموذج والمعلمة. ستلبي DBNs إلى حد ما التفسير السببي ، والذي يوفر لغة فعالة وقوية لشرح الاستنتاجات. في EXAIGON ، نهدف إلى استخدام هذه الميزات من أجل إنشاء تفسيرات مفهومة وجديرة بالثقة لتنبؤات النماذج من نماذج الذكاء الاصطناعي الاحتمالية. علاوة على ذلك ، سنبحث في كيفية انتقال تقنيات التفسيرات وتحليل الحساسية المستخدمة في شبكات بايز التقليدية إلى نماذج الذكاء الاصطناعي الاحتمالية. سننظر أولاً في الاستراتيجيات العامة لتوليد التفسيرات من DBNs ، ثم نطبق لاحقًا أكثر التقنيات الواعدة في البيئات الصناعية.

بالنسبة لهذا المنصب ، ستعطي لجنة الاختيار الأولوية للمرشحين ذوي المعرفة القوية بالإحصاءات الرياضية ، جنبًا إلى جنب مع الخبرة النظرية والعملية مع التعلم الآلي الحديث. المؤهلات التالية مطلوبة:

  • خلفية قوية موثقة في التعلم الآلي ، مع تدريب رسمي في الإحصاء الرياضي و / أو علوم الكمبيوتر.
  • معرفة عامة بالاتجاهات في الذكاء الاصطناعي الاحتمالي والتعلم العميق.
  • مهارات برمجة ممتازة في بايثون.

تعتبر المؤهلات التالية ميزة:

  • تجربة مع أطر التعلم العميق مثل Tensorflow و PyTorch.
  • للتواصل مع شركاء المشروع الخارجيين ، تعد مهارات اللغة النرويجية الممتازة المكتوبة والشفوية ميزة إضافية.
  • أطروحة ماجستير موجهة نحو البحث في مجال الذكاء الاصطناعي.
  • القدرة على العمل بشكل مستقل وكذلك بشكل تعاوني.

PhD2: طرق XAI باستخدام التفكير القائم على الحالة . يمكن أن يستفيد التفكير القائم على الحالة (CBR) من الخبرات البشرية في صنع القرار من خلال دمج تلك التجارب. يمكن استخدام هذه الإمكانية لبناء أنظمة CBR قابلة للتفسير (خاصة بنموذج معين) بالإضافة إلى شرح نظام ذكاء اصطناعي آخر (حيادي النموذج). سيتم البحث في كلا النهجين في الموقف مع التركيز على إنشاء أنظمة CBR قابلة للتفسير. من المتوقع أن يقوم المرشح الناجح ببناء نماذج أولية لمختلف المناهج وتقييمها مع المتعاونين في المشروع. لهذا المنصب ، ستعطي لجنة الاختيار الأولوية للمرشحين ذوي المعرفة السابقة في الاستدلال المستند إلى الحالة ومعرفة قوية بالخبرة النظرية والعملية مع التعلم الآلي الحديث. من المتوقع أن يكون المرشح الناجح هو مبرمج بايثون ماهر ، والخبرة في تطوير برامج جافا ميزة.

لهذا المنصب ، يجب أن يتمتع المرشح بالمؤهلات التالية:

  • خلفية قوية في مجال أو أكثر من المجالات التالية: الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي.
  • المعرفة (العملية أو النظرية) للتفكير القائم على الحالة.
  • مهارات برمجة ممتازة - بلغة واحدة أو أكثر من اللغات التالية: Python و Java.
  • معرفة أطر التعلم الآلي الحالية مثل scikit-Learn و Tensorflow وما إلى ذلك.

تعتبر المؤهلات التالية ميزة:

  • للتواصل مع شركاء المشروع الخارجيين ، تعد مهارات اللغة النرويجية الممتازة المكتوبة والشفوية ميزة إضافية.
  • أطروحة ماجستير موجهة نحو البحث في مجال الذكاء الاصطناعي.
  • معرفة معمارية الشبكات العصبية وتطبيقاتها.
  • القدرة على العمل بشكل مستقل وكذلك بشكل تعاوني.

ستتاح للمرشحين الفرصة للجمع بين العمل التجريبي والنظري في المجالات المذكورة أعلاه ، بهدف إثبات اندماجهم الناجح في ظروف واقعية في نهاية المطاف. سيكون لدى جميع المرشحين لدرجة الدكتوراه أيضًا خيار الإقامة للبحث في الخارج أثناء دراستهم. تشمل الوجهات المحتملة الولايات المتحدة الأمريكية وأستراليا ، حيث أنشأت EXAIGON متعاونين علميين.


معايير الاختيار المطلوبة

نحن نبحث عن شخصين طموحين وذوي دوافع عالية حاصلين على درجة الماجستير في علم التحكم الآلي الهندسي أو علوم الكمبيوتر أو هندسة التحكم أو الرياضيات التطبيقية أو أي تخصص ذي صلة. يُطلب من المتقدمين تبرير ترشيحهم من خلال شرح دوافعهم الشخصية واستعدادهم الأكاديمي صراحة لمتابعة درجة الدكتوراه في هذا المجال البحثي.

يمكن للمتقدمين الذين يتوقعون إكمال دراساتهم لدرجة الماجستير بحلول صيف 2021 التقديم.

سيتم النظر في النتائج الأكاديمية والمنشورات والتخصص ذي الصلة والخبرة العملية أو البحثية والمؤهلات الشخصية والتحفيز عند تقييم المتقدمين.

من المتطلبات الأساسية أن يتقدم باحث الدكتوراه ويُمنح القبول في دراسات الدكتوراه في NTNU في أقرب وقت ممكن بعد التوظيف. تتطلب قواعد الدكتوراه في NTNUs درجة الماجستير أو ما يعادلها مع 5 سنوات على الأقل من الدراسات ومتوسط درجة ECTS من A أو B ضمن مقياس AE لاجتياز الدرجات (أفضل). يجب أن يكون المتقدمون مؤهلين للقبول كطلاب دكتوراه في NTNU. راجع http://www.ime.ntnu.no/forskning/phd للحصول على معلومات حول دراسات الدكتوراه في NTNU.

مطلوب مهارات ممتازة في اللغة الإنجليزية ، كتابة وتحدثا. يجب على المتقدمين من البلدان غير الأوروبية حيث اللغة الإنجليزية ليست اللغة الرسمية تقديم تقرير اختبار اللغة الرسمي. يمكن استخدام الاختبارات التالية كوثائق: TOEFL أو IELTS أو Cambridge Certificate in Advanced English (CAE) أو Cambridge Certificate of Proficiency in English (CPE). الدرجات الدنيا هي:

  • TOEFL: 600 (اختبار ورقي) ، 92 (اختبار عبر الإنترنت)
  • IELTS: 6.5 ، على ألا يقل قسم عن 5.5 (فقط اختبار IELTS الأكاديمي مقبول)
  • CAE / CPE: الدرجة B أو A.

يتم إجراء التعيينات وفقًا للوائح المعمول بها فيما يتعلق بشروط التوظيف لمرشحي الدكتوراه الصادرة عن وزارة التعليم والبحث ، مع الأجزاء ذات الصلة من الإرشادات الإضافية للتعيين كمرشح لدرجة الدكتوراه في NTNU.

يجب على المتقدمين التعهد بالمشاركة في برنامج الدكتوراه المنظم للدراسة خلال فترة عملهم. يجب أن يلتزم الشخص المعين بالشروط التي تنطبق في أي وقت على العاملين في القطاع العام. بالإضافة إلى ذلك ، سيتم توقيع عقد بخصوص فترة العمل.

يجب أن يتم التعيين وفقًا للوائح المعمول بها بشأن موظفي الدولة وموظفي الخدمة المدنية والمبادئ التوجيهية الوطنية للتعيين في درجة الدكتوراه وما بعد الطبيب ومساعد البحث.


الخصائص الشخصية

في تقييم المرشح الأفضل تأهلاً سيتم وضعه على التعليم والخبرة والملاءمة الشخصية.


نحن نقدم
الراتب والشروط

يُدفع لمرشحي الدكتوراه في الكود 1017 ، ويتقاضون عادةً أجورًا إجمالية من NOK 482 200 سنويًا قبل الضرائب ، اعتمادًا على المؤهلات والأقدمية. يتم خصم 2٪ من الراتب كمساهمة في صندوق تقاعد الخدمة العامة النرويجي.

ترغب كلية تكنولوجيا المعلومات والهندسة الكهربائية في جذب المرشحين المتميزين والمبدعين الذين يمكنهم المساهمة في أنشطتنا البحثية المستمرة. نحن نؤمن بأهمية التنوع لتحقيق بيئة عمل جيدة وشاملة. نشجع جميع المرشحين المؤهلين على التقديم ، بغض النظر عن الجنس أو الإعاقة أو الخلفية الثقافية.

بموجب المادة 25 من قانون حرية المعلومات ، قد يتم الإعلان عن المعلومات المتعلقة بمقدم الطلب حتى لو طلب مقدم الطلب عدم إدخال اسمه أو اسمها في قائمة المتقدمين.

يجب أن تتم المشاركة وفقًا للأنظمة السارية بشأن موظفي الدولة وموظفي الخدمة المدنية ، والأفعال المتعلقة بمراقبة تصدير السلع الاستراتيجية والخدمات والتكنولوجيا. سيتم حظر المرشحين الذين يُنظر إليهم من خلال تقييم الطلب والمرفق على أنهم يتعارضون مع المعايير الواردة في القانون الأخير من التوظيف في NTNU. بعد الموعد يجب أن تفترض أنه قد تكون هناك تغييرات في مجال العمل.

مدة العمل 3 سنوات أو 4 سنوات مع 25٪ عمل واجب.

الموقف يخضع للتمويل الخارجي من "شرح مشروع منظمة العفو الدولية و EXAIGON".

إنه شرط أساسي يمكنك أن تكون موجودًا فيه ويمكن الوصول إليه من المؤسسة بشكل يومي.


عن التطبيق

يجب أن يكون الطلب والوثائق الداعمة التي سيتم استخدامها كأساس للتقييم باللغة الإنجليزية.

يجب أن تتبع المنشورات والأعمال العلمية الأخرى التطبيق. يرجى ملاحظة أنه يتم تقييم الطلبات فقط بناءً على المعلومات المتاحة في الموعد النهائي لتقديم الطلبات. يجب عليك التأكد من أن طلبك يوضح بوضوح كيف تلبي مهاراتك وخبراتك المعايير الموضحة أعلاه.

يجب أن يتضمن الطلب:

  • إشارة صريحة إلى أي من المنصبين (دكتوراه 1 أو دكتوراه 2) يتقدم مقدم الطلب للحصول عليه. إذا كانت خلفية المتقدم وخبرته تبرر ذلك ، فيمكن للمرء التقدم لشغل كلا المنصبين. في هذه الحالة ، يجب أن يعكس بيان بحث المتقدم المعلومات المتعلقة بكلا الموقفين.
  • السيرة الذاتية بما في ذلك المعلومات ذات الصلة بالمؤهلات ومعلومات الاتصال لشخصين مرجعيين على الأقل.
  • نسخ مصدقة من الدبلومات الأكاديمية وكشوف الدرجات.
  • يُطلب من المتقدمين من جامعات خارج النرويج إرسال ملحق دبلوم (أو مستند مماثل) يصف بالتفصيل نظام الدراسة والدرجات ، وحقوق الدراسات الإضافية المرتبطة بالدرجة التي تم الحصول عليها.
  • بيان بحث (بحد أقصى 3 صفحات) بما في ذلك:
    • عرض موجز للدافع عن دراسة الدكتوراه.
    • لماذا يكون المتقدم مناسبًا للوظيفة.
    • وجهة نظر مقدم الطلب للتحديات البحثية لمنصب الدكتوراه ، وكذلك منهجه النظري والمنهجي للتحديات.

سيتم النظر في الأعمال المشتركة. إذا كان من الصعب تحديد مساهمتك في الأعمال المشتركة ، فيجب عليك إرفاق وصف موجز لمشاركتك.

في تقييم المرشح الأفضل تأهيلا ، سيتم التركيز على التعليم والخبرة والملاءمة الشخصية.

تلتزم NTNU باتباع معايير التقييم لجودة البحث وفقًا لإعلان سان فرانسيسكو بشأن تقييم البحث - DORA.


معلومات عامة

العمل في NTNU

تتميز بيئة العمل الجيدة بالتنوع. نشجع المرشحين المؤهلين على التقديم ، بغض النظر عن جنسهم أو قدرتهم الوظيفية أو خلفيتهم الثقافية.

مدينة تروندهايم هي مدينة أوروبية حديثة ذات مشهد ثقافي غني. تروندهايم هي عاصمة الابتكار في النرويج ويبلغ عدد سكانها 200000 نسمة. ربما تكون دولة الرفاهية النرويجية ، بما في ذلك الرعاية الصحية والمدارس ورياض الأطفال والمساواة الشاملة ، هي الأفضل من نوعها في العالم. الرعاية النهارية المهنية المدعومة للأطفال متاحة بسهولة. علاوة على ذلك ، توفر تروندهايم فرصًا رائعة للتعليم (بما في ذلك المدارس الدولية) وإمكانيات للاستمتاع بالطبيعة والثقافة والحياة الأسرية ولديها معدلات جريمة منخفضة وجودة هواء نظيف.

بصفتك موظفًا في NTNU ، يجب عليك في جميع الأوقات الالتزام بالتغييرات التي ينطوي عليها التطوير في الموضوع والتغييرات التنظيمية التي يتم اعتمادها.

قانون المعلومات (Offentleglova) ، قد يتم الإعلان عن اسمك وعمرك ومنصبك وبلديتك حتى إذا طلبت عدم إدخال اسمك في قائمة المتقدمين.

يمكن الحصول على مزيد من التفاصيل حول الوظائف من:

الدكتوراه 1: البروفيسور هيلج لانجسيث ، البريد الإلكتروني: helge.langseth@ntnu.no

دكتوراه 2: الأستاذ المساعد كيرستين باخ ، البريد الإلكتروني: kerstin.bach@ntnu.no

او رئيس القسم البروفيسور جون كروغستي بريد الكتروني: جون. krogstie@ntnu.n

يرجى تقديم طلبك إلكترونيًا عبر موقع jobbnorge.no مع سيرتك الذاتية ودبلوماتك وشهاداتك. لن يتم النظر في الطلبات المقدمة في مكان آخر. ملحق الدبلوم مطلوب لإرفاق دبلومات الماجستير الأوروبية خارج النرويج. يُطلب من المتقدمين الصينيين تقديم تأكيد لدبلوم الماجستير من التحقق من أوراق الاعتماد الصينية (CHSI).

يجب أيضًا إرفاق المنشورات وأي عمل آخر يرغب مقدم الطلب في النظر فيه.

إذا تمت دعوتك لإجراء مقابلة ، فيجب عليك إرفاق نسخ مصدقة من النصوص والرسائل المرجعية. يرجى الرجوع إلى رقم الطلب 2020/24842 عند التقديم.

آخر موعد للتقديم: 15.02.2021


NTNU - المعرفة من أجل عالم أفضل

NTNU - المعرفة من أجل عالم أفضل

تخلق الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا (NTNU) المعرفة من أجل عالم أفضل وحلول يمكن أن تغير الحياة اليومية.

قسم علوم الحاسوب

نحن بيئة أكاديمية رائدة في مجال تكنولوجيا المعلومات في النرويج ، ونقدم مجموعة واسعة من برامج تكنولوجيا المعلومات النظرية والتطبيقية للدراسة على جميع المستويات. تشمل مجالات تخصصنا الأجهزة والخوارزميات والحوسبة المرئية والذكاء الاصطناعي وقواعد البيانات وهندسة البرمجيات وأنظمة المعلومات وتكنولوجيا التعلم و HCI و CSCW وعمليات تكنولوجيا المعلومات ومعالجة البيانات التطبيقية. القسم لديه مجموعات في كل من تروندهايم وجوفيك. قسم علوم الحاسب هو أحد الأقسام السبعة في كلية تكنولوجيا المعلومات والهندسة الكهربائية.


اختر وجهتك الدراسية


اختر البلد الذي توّد السفر إليه للدراسة مجانا أو العمل أو التطوع

يمكنك أن تجد أيضا


كلمات دلالية


منح الدكتوراه 2021 برنامج الدكتوراة رسائل الدكتوراه