Bandi per assegni di ricerca

Univ. VENEZIA

Bando per assegno di ricerca

Descrizione del bando
Titolo del progetto di ricerca in italiano	Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship for specific project FSE:Tecniche di Deep Machine Learning per la classificazione automatica della qualità della frutta
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Ca' Foscari University of Venice - Research fellowship for specific project FSE:Deep machine learning techniques for the automatic classification of fruit quality

Campo principale della ricerca	Computer science
Sottocampo della ricerca	Informatics

Settore Concorsuale	01 - Scienze matematiche e informatiche
S.S.D	INF/01 - INFORMATICA

Descrizione sintetica in italiano	L'obiettivo del progetto é la realizzazione di un'infrastruttura software, basata sul Deep Machine Learning, per permettere a macchinari automatici di riconoscere e separare in tempo reale singoli frutti sulla base delle loro caratteristiche in termini di qualità, varietà o aspetto.L'approccio del Deep Machine Learning si sta rapidamente imponendo come potente strumento per la soluzione di problemi di analisi e classificazione automatica troppo complessi per essere risolti tramite algoritmi specifici o tramite le tradizionali tecniche di Intelligenza Artificiale. Il principale vantaggio di tali metodi consiste nell'intrinseca capacità di apprendere i criteri significativi per la classificazione e la loro parametrizzazione sulla base di un insieme di esempi piuttosto che di una descrizione formale degli stessi.
Descrizione sintetica in inglese	The objective of the project is to build a software infrastructure based on Deep Machine Learning, to be used to automatically recognize and separate individual fruits in real time in terms of quality,variety or appearance.The approach of Deep Machine Learning is rapidly imposing itself as a powerful tool for solving automated analysis and classification problems that are too complex to be solved using specific algorithms or traditional Artificial Intelligence techniques.The main advantage of these methods is the intrinsic ability to learn the relevant criteria for classification and parameterisation based on a set of examples rather than a formal description of the same.
Data del bando	26/05/2017
Numero di assegnazioni per anno	1
Stanziamento annuale (indicativo)	24.000
Periodicità	12
E' richiesta mobilità internazionale?	yes
Paesi in cui può essere condotta la ricerca	Italy
Paesi di residenza dei candidati	OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA AFRICA EUROPE
Nazionalità dei candidati	OCEANIA NORTH AMERICA SOUTH AMERICA ASIA AFRICA EUROPE
Sito web del bando	http://www.unive.it/nqcontent.cfm?a_id=138305

Dettagli dell'assegno di ricerca
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group)	Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate)
Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali?	no
Importo annuale	19645
Valuta	Euro
Comprende lo stipendio dell'assegnista	yes
Comprende vitto e spese di viaggio	no
Comprende il costo della ricerca	no
Massima durata dell'assegno (mesi)	12
Criteri di selezione in italiano (breve descrizione)	TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO
Criteri di selezione in inglese (breve descrizione)	CV AND INTERVIEW
Processo di selezione in italiano (breve descrizione)	TITOLI, PUBBLICAZIONI E COLLOQUIO
Processo di selezione in inglese (breve descrizione)	CV AND INTERVIEW

Finanziatore
Nome dell'Ente finanziatore	UNIVERSITA' CA' FOSCARI VENEZIA
Tipologia dell'Ente	Public research
Paese dell'Ente	Italy
Città	venezia
Codice postale	30123
Indirizzo	DORSO DURO 3246
Sito web	http://www.unive.it

Contatto presso l'Ente
E-mail	esterdp@unive.it
Telefono	+00390412348622

EU Research Framework Programme
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme?	No

Dettagli per la candidatura
Data di scadenza del bando	16/06/2017 - alle ore 00:00
Come candidarsi	http://static.unive.it/domandeconcorso-en/accesso/dais272017torsel