2 postes de doctorat en recherche au sein de «Systèmes d'IA explicables pour les entreprises critiques ... (# de pos: 2)
Université norvégienne des sciences et technologies NTNU

2 postes de doctorat en recherche au sein de «Systèmes d'IA explicables pour les entreprises critiques ... (# de pos: 2)

Norvège 15 févr. 2021

À PROPOS L'INSTITUTION

Université norvégienne des sciences et technologies NTNU
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DÉTAILS OPPORTUNITÉ

Université étatique
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Date limite
15 févr. 2021
Niveau d'études
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Cette opportunité est destiné à tous les pays
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C'est NTNU

Chez NTNU, créer des connaissances pour un monde meilleur est la vision qui unit nos 7 400 employés et 42 000 étudiants.

Nous recherchons des employés dévoués pour nous rejoindre.

Vous trouverez plus d'informations sur le travail chez NTNU et le processus de candidature ici.


À propos de la position

L'IA explicable et le projet EXAIGON

Les récentes avancées rapides de l'intelligence artificielle (IA) promettent de multiples avantages pour la société dans un proche avenir. Les systèmes d'IA deviennent omniprésents et perturbateurs pour des secteurs tels que la santé, le transport, la fabrication, la robotique, la vente au détail, la banque et l'énergie. Selon une étude européenne récente, l'IA pourrait contribuer jusqu'à 13,3 billions d'euros à l'économie mondiale d'ici 2030; 5,6 billions d'euros provenant d'une productivité accrue et 7,73 billions d'euros d'opportunités liées à l'expérience client. Cependant, afin de rendre les systèmes d'IA déployables dans des environnements sociaux, des applications industrielles et commerciales critiques, plusieurs défis liés à leur fiabilité doivent être relevés en premier.

La plupart des avancées récentes de l'IA peuvent être attribuées au sous-domaine du Deep Learning (DL), basé sur les réseaux de neurones profonds (DNN), qui a été alimenté par la disponibilité d'une puissance de calcul élevée et de grands ensembles de données. L'apprentissage en profondeur a reçu une attention considérable en raison de ses performances de pointe, voire surhumaines, dans des tâches où les humains étaient considérés comme bien supérieurs aux machines, y compris la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, etc. Depuis 2013, Deep Mind a combiné la puissance de DL avec Reinforcement Learning (RL) pour développer des algorithmes capables d'apprendre à jouer à des jeux Atari à partir de pixels, de battre des champions humains au jeu de Go, de surpasser toutes les approches précédentes aux échecs et d'apprendre comment pour accomplir des tâches robotiques complexes. De même, la technologie DL a été utilisée en combinaison avec les réseaux bayésiens (BN), ce qui a abouti à des réseaux bayésiens profonds (DBN), un cadre qui augmente considérablement l'utilité de l'apprentissage automatique probabiliste. Malgré leurs performances impressionnantes, les modèles DL présentent des inconvénients, les plus importants étant le manque de transparence et d'interprétabilité, le manque de robustesse et l'incapacité de généraliser à des situations au-delà de leurs expériences passées. Ceux-ci sont difficiles à résoudre en raison de la nature de la boîte noire des DNN, qui finissent souvent par avoir des millions de paramètres, rendant ainsi le raisonnement derrière leurs prédictions incompréhensible même pour les experts humains. En outre, il est nécessaire de mieux comprendre les attentes sociétales et les éléments nécessaires pour garantir l'acceptation sociale de ces technologies.

L'IA explicable (XAI) vise à remédier à ces problèmes en développant des méthodes pour comprendre comment les modèles de boîte noire font leurs prédictions et quelles sont leurs limites. L'appel à de telles solutions émane de la communauté de la recherche, de l'industrie et des décideurs politiques de haut niveau, qui sont préoccupés par l'impact du déploiement de systèmes d'IA dans le monde réel en termes d'efficacité, de sécurité et de respect des droits de l'homme. Pour que XAI soit utile dans les environnements et applications critiques pour l'entreprise, il ne doit pas se limiter à la conception d'algorithmes car les experts qui comprennent le mieux les modèles de prise de décision ne sont pas en bonne position pour juger de l'utilité et de la structure des explications. Il est nécessaire d'améliorer la recherche XAI en incorporant des modèles sur la façon dont les gens comprennent les explications, et quand les explications sont suffisantes pour faire confiance à quelque chose ou à quelqu'un. Ces modèles ont été étudiés pendant de nombreuses années par des philosophes, des psychologues sociaux et cognitifs et des scientifiques cognitifs. Il devient évident que des contributions interdisciplinaires significatives sont nécessaires pour que les systèmes d'IA soient considérés comme suffisamment fiables pour un déploiement dans des environnements sociaux et des applications critiques pour l'entreprise.

Le projet EXAIGON (Systèmes d'IA explicables pour l'adoption progressive de l'industrie) (2020-2024) fournira des recherches et des compétences en s'appuyant sur XAI, y compris la conception d'algorithmes et le co-comportement homme-machine, pour répondre aux normes de la société et de l'industrie pour le déploiement de systèmes d'IA fiables dans les environnements sociaux et les applications stratégiques. L'extraction d'explications à partir de modèles de boîtes noires permettra la vérification du modèle, l'amélioration du modèle, l'apprentissage du modèle et la conformité à la législation.

EXAIGON vise à créer un écosystème XAI autour du Norwegian Open AI-Lab, comprenant des chercheurs ayant une expérience diversifiée et des liens étroits avec l'industrie. Le projet est soutenu par 7 acteurs clés de l'industrie en Norvège qui fourniront aux chercheurs des cas d'utilisation, y compris des données, des modèles et des connaissances d'experts. Tous les chercheurs impliqués travailleront en étroite collaboration les uns avec les autres, les partenaires de l'industrie et les chercheurs travaillant déjà sur des sujets pertinents à NTNU, maximisant ainsi l'impact et la pertinence du projet dans le monde réel.

Vous rapporterez au chef du département.


Fonctions du poste

EXAIGON recrute 2 doctorants, un dans chacun des domaines suivants:

PhD1: Méthodes XAI pour les réseaux bayésiens profonds . L'IA probabiliste étudie l'intersection entre les modèles graphiques probabilistes et l'apprentissage en profondeur. Ces modèles sont souvent appelés réseaux bayésiens profonds (DBN). L'injection de la pensée probabiliste dans les DNN présente plusieurs avantages, notamment la robustesse contre le surajustement et la résilience contre les attaques adverses. En outre, les DBN peuvent quantifier l'incertitude de leurs prévisions, également de manière à inclure l'incertitude du modèle et des paramètres. Les DBN répondront dans une certaine mesure à une interprétation causale, qui fournit un langage efficace et robuste pour expliquer les inférences. Dans EXAIGON, nous visons à utiliser ces fonctionnalités afin de générer des explications compréhensibles et fiables pour les prédictions de modèle à partir de modèles d'IA probabilistes. En outre, nous étudierons comment les techniques d'explication et d'analyse de sensibilité utilisées pour les réseaux bayésiens traditionnels se répercutent sur les modèles d'IA probabiliste. Nous examinerons d'abord les stratégies générales pour générer des explications à partir des DBN, puis appliquerons les techniques les plus prometteuses en milieu industriel.

Pour ce poste, le comité de sélection priorisera les candidats ayant une solide connaissance des statistiques mathématiques, combinée à une expérience théorique et pratique de l'apprentissage automatique moderne. Les qualifications suivantes sont requises:

  • Solide expérience documentée en apprentissage automatique, avec une formation formelle en statistiques mathématiques et / ou en informatique.
  • Une connaissance générale des tendances de l'IA probabiliste et du deep learning.
  • Excellentes compétences en programmation en Python.

Les qualifications suivantes seront considérées comme un avantage:

  • Expérience avec des frameworks d'apprentissage en profondeur comme Tensorflow et PyTorch.
  • Pour communiquer avec les partenaires externes du projet, d'excellentes compétences en norvégien écrit et oral sont un plus.
  • Thèse de master orientée recherche dans le domaine de l'intelligence artificielle.
  • Capacité à travailler de manière autonome et en collaboration.

PhD2: méthodes XAI utilisant le raisonnement basé sur des cas . Le raisonnement basé sur des cas (RBC) peut tirer parti des expériences humaines dans la prise de décision en incorporant ces expériences. Cette capacité peut être utilisée pour construire des systèmes CBR explicables (spécifiques au modèle) ainsi que pour expliquer d'autres systèmes d'IA (indépendamment du modèle). Les deux approches seront étudiées dans le poste avec un accent sur la création de systèmes de RBC explicables. On s'attend à ce que le candidat retenu construise des prototypes pour diverses approches et les évalue avec les collaborateurs du projet. Pour ce poste, le comité de sélection priorisera les candidats ayant des connaissances préalables en raisonnement basé sur des cas et une solide connaissance de l'expérience théorique et pratique de l'apprentissage automatique moderne. On s'attend à ce que le candidat retenu soit un programmeur Python qualifié, et une expérience du développement de logiciels Java est un avantage.

Pour ce poste, le candidat doit posséder les qualifications suivantes:

  • Solide expérience dans un ou plusieurs des domaines suivants: intelligence artificielle ou apprentissage automatique.
  • Connaissance (pratique ou théorique) du raisonnement basé sur des cas.
  • Excellentes compétences en programmation - dans un ou plusieurs des langages suivants: Python, Java.
  • Connaissance des frameworks d'apprentissage automatique actuels tels que scikit-learn, tensorflow, etc.

Les qualifications suivantes seront considérées comme un avantage:

  • Pour communiquer avec les partenaires externes du projet, d'excellentes compétences en norvégien écrit et oral sont un plus.
  • Thèse de master orientée recherche dans le domaine de l'intelligence artificielle.
  • Connaissance de l'architecture et des applications des réseaux neuronaux.
  • Capacité à travailler de manière autonome et en collaboration.

Les candidats auront l'occasion de combiner des travaux expérimentaux et théoriques dans les domaines susmentionnés, dans le but de démontrer à terme leur fusion réussie dans des conditions réalistes. Tous les doctorants auront également la possibilité d'effectuer un séjour de recherche à l'étranger pendant leurs études. Les destinations potentielles comprennent les États-Unis et l'Australie, où EXAIGON a établi des collaborateurs scientifiques.


Critères de sélection requis

Nous recherchons deux personnes ambitieuses et très motivées avec une maîtrise en ingénierie cybernétique, informatique, génie de contrôle, mathématiques appliquées ou dans une discipline connexe. Les candidats sont tenus de justifier leur candidature en expliquant explicitement leur motivation personnelle et leur aptitude académique à poursuivre un doctorat dans ce domaine de recherche.

Les candidats qui prévoient terminer leurs études de maîtrise d'ici l'été 2021 peuvent postuler.

Les résultats académiques, les publications, la spécialisation pertinente, l'expérience de travail ou de recherche, les qualifications personnelles et la motivation seront pris en compte lors de l'évaluation des candidats.

C'est une condition préalable pour laquelle le doctorant postule et est admis aux études de doctorat NTNU dès que possible après son embauche. Les règles de doctorat des NTNU exigent un diplôme de maîtrise ou équivalent avec au moins 5 ans d'études et une note moyenne ECTS de A ou B dans une échelle de AE pour les notes de passage (A meilleur). Les candidats doivent être qualifiés pour être admis en tant que doctorants à NTNU. Voir http://www.ime.ntnu.no/forskning/phd pour plus d'informations sur les études de doctorat à NTNU.

Une excellente maîtrise de l'anglais, écrit et parlé, est requise. Les candidats de pays non européens où l'anglais n'est pas la langue officielle doivent présenter un rapport de test de langue officielle. Les tests suivants peuvent être utilisés comme documentation: TOEFL, IELTS ou Cambridge Certificate in Advanced English (CAE) ou Cambridge Certificate of Proficiency in English (CPE). Les scores minimums sont:

  • TOEFL: 600 (test sur papier), 92 (test sur Internet)
  • IELTS: 6,5, sans section inférieure à 5,5 (seul test académique IELTS accepté)
  • CAE / CPE: grade B ou A.

Les nominations sont effectuées conformément à la réglementation en vigueur concernant les conditions d'emploi des doctorants délivrée par le ministère de l'Éducation et de la Recherche, avec les parties pertinentes des lignes directrices supplémentaires pour la nomination en tant que doctorant à NTNU.

Les candidats doivent s'engager à participer à un programme d'études de doctorat organisé pendant leur période d'emploi. La personne nommée doit se conformer aux conditions applicables à tout moment aux salariés du secteur public. De plus, un contrat sera signé concernant la période d'emploi.

La nomination est à effectuer conformément à la réglementation en vigueur concernant les agents de l'Etat et les fonctionnaires et aux directives nationales de nomination en tant que doctorant, post médecin et assistant de recherche.


Caractéristiques personnelles

L'évaluation du candidat le plus qualifié sera placée en fonction de l'éducation, de l'expérience et des qualités personnelles.


Nous offrons
Salaire et conditions

Les doctorants sont rémunérés au code 1017, et sont normalement rémunérés au brut à partir de 482 200 NOK par an avant impôt, en fonction des qualifications et de l'ancienneté. Sur le salaire, 2% sont déduits à titre de contribution à la Caisse de retraite de la fonction publique norvégienne.

La Faculté des technologies de l'information et du génie électrique souhaite attirer des candidats exceptionnels et créatifs qui peuvent contribuer à nos activités de recherche en cours. Nous pensons que la diversité est importante pour créer un bon environnement de travail inclusif. Nous encourageons tous les candidats qualifiés à postuler, quel que soit leur sexe, leur handicap ou leur origine culturelle.

En vertu de l'article 25 de la loi sur la liberté d'information, des informations sur le demandeur peuvent être rendues publiques même si le demandeur a demandé que son nom ne soit pas inscrit sur la liste des demandeurs.

L'engagement doit être effectué conformément à la réglementation en vigueur concernant les agents de l'Etat et les fonctionnaires, et les actes relatifs au contrôle des exportations de biens, services et technologies stratégiques. Les candidats qui, par évaluation de la candidature et de la saisie, sont jugés en conflit avec les critères de cette dernière loi ne pourront pas être recrutés au sein de la NTNU. Après le rendez-vous, vous devez supposer qu'il peut y avoir des changements dans le domaine de travail.

La période d'emploi est de 3 ans ou 4 ans avec 25% de travail en service.

Le poste est soumis au financement externe de «Explainable AI and the EXAIGON project».

C'est une condition préalable à la présence et à l'accessibilité de l'institution au quotidien.


À propos de l'application

La demande et les pièces justificatives à utiliser comme base de l'évaluation doivent être en anglais.

Les publications et autres travaux scientifiques doivent suivre la candidature. Veuillez noter que les candidatures ne sont évaluées que sur la base des informations disponibles à la date limite de candidature. Vous devez vous assurer que votre candidature montre clairement comment vos compétences et votre expérience répondent aux critères énoncés ci-dessus.

La demande doit inclure:

  • Une indication explicite de laquelle des deux positions (PhD1 ou PhD2) le candidat postule. Si les antécédents et l'expérience d'un candidat le justifient, on peut postuler pour les deux postes. Dans ce cas, l'énoncé de recherche des candidats doit refléter les informations relatives aux deux postes.
  • CV comprenant les informations pertinentes pour les qualifications et les coordonnées d'au moins 2 personnes de référence.
  • Copies certifiées conformes des diplômes universitaires et des relevés de notes.
  • Les candidats d'universités en dehors de la Norvège sont priés d'envoyer un supplément au diplôme (ou un document similaire) décrivant en détail le système d'étude et de notation, ainsi que les droits pour des études complémentaires associées au diplôme obtenu.
  • Une déclaration de recherche (max.3 pages) comprenant:
    • Une brève présentation de la motivation pour une étude de doctorat.
    • Pourquoi le candidat est apte pour le poste.
    • Le point de vue du candidat sur les défis de recherche pour le poste de doctorat, ainsi que son approche théorique et méthodologique des défis.

Des travaux conjoints seront envisagés. S'il est difficile d'identifier votre contribution aux travaux conjoints, vous devez joindre une brève description de votre participation.

Dans l'évaluation du candidat le plus qualifié, l'accent sera mis sur l'éducation, l'expérience et les qualités personnelles.

NTNU s'engage à suivre les critères d'évaluation de la qualité de la recherche selon la Déclaration de San Francisco sur l'évaluation de la recherche - DORA.


informations générales

Travailler chez NTNU

Un bon environnement de travail se caractérise par la diversité. Nous encourageons les candidats qualifiés à postuler, quels que soient leur sexe, leur capacité fonctionnelle ou leur origine culturelle.

La ville de Trondheim est une ville européenne moderne avec une riche scène culturelle. Trondheim est la capitale de l'innovation de la Norvège avec une population de 200 000 habitants. L'État-providence norvégien, y compris les soins de santé, les écoles, les jardins d'enfants et l'égalité générale, est probablement le meilleur du genre au monde. Une garderie professionnelle subventionnée pour enfants est facilement accessible. En outre, Trondheim offre de grandes opportunités d'éducation (y compris des écoles internationales) et des possibilités de profiter de la nature, de la culture et de la vie de famille et a de faibles taux de criminalité et une qualité de l'air pur.

En tant qu'employé de NTNU, vous devez à tout moment adhérer aux changements qu'implique l'évolution du sujet et aux changements organisationnels qui sont adoptés.

Loi sur l'information (Offentleglova), votre nom, âge, fonction et municipalité peuvent être rendus publics même si vous avez demandé que votre nom ne soit pas inscrit sur la liste des candidats.

De plus amples informations sur les postes peuvent être obtenues auprès de:

PhD1: Professeur Helge Langseth, e-mail: helge.langseth@ntnu.no

PhD2: Professeur associé Kerstin Bach, e-mail: kerstin.bach@ntnu.no

Ou le chef du département, le professeur John Krogstie, e-mail: john. krogstie@ntnu.n

Veuillez soumettre votre candidature par voie électronique via jobbnorge.no avec votre CV, diplômes et certificats. Les candidatures soumises ailleurs ne seront pas prises en considération. Un supplément au diplôme est requis pour les diplômes de master européens en dehors de la Norvège. Les candidats chinois sont tenus de fournir une confirmation de diplôme de master de China Credentials Verification (CHSI).

Les publications et tout autre travail que le candidat souhaite être pris en considération doivent également être joints.

Si vous êtes invité à une entrevue, vous devez inclure des copies certifiées conformes des relevés de notes et des lettres de recommandation. Veuillez vous référer au numéro de candidature 2020/24842 lors de votre candidature.

Date limite de candidature: 15.02.2021


NTNU - la connaissance pour un monde meilleur

NTNU - la connaissance pour un monde meilleur

L'Université norvégienne des sciences et de la technologie (NTNU) crée des connaissances pour un monde meilleur et des solutions qui peuvent changer la vie quotidienne.

Département d'informatique

Nous sommes le principal environnement informatique universitaire en Norvège et proposons un large éventail de programmes d'études théoriques et appliqués en informatique à tous les niveaux. Nos domaines d'études comprennent le matériel, les algorithmes, l'informatique visuelle, l'IA, les bases de données, l'ingénierie logicielle, les systèmes d'information, les technologies d'apprentissage, HCI, CSCW, les opérations informatiques et le traitement des données appliqué. Le Département a des groupes à la fois à Trondheim et à Gjøvik. Le Département d'informatique est l'un des sept départements de la Faculté de technologie de l'information et de génie électrique.


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