Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Studio e sviluppo di metodi di apprendimento automatico, basati su tecniche di modellazione avanzata, modelli neurali e di apprendimento prototipale, per l’analisi di dati medicali strutturati e di imaging. |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Study and development of machine learning methodologies, based on advanced neural and prototypical learning models, for the analysis of structured and imaging medical data. |
| Settore Concorsuale | 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione |
| S.S.D | - |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | L’attività scientifica riguarderà lo sviluppo e la messa a punto di modelli di apprendimento automatico per l’analisi di dati strutturati e di imaging, acquisiti con metodiche eterogenee. Il lavoro si inquadrerà nell’ambito del progetto PRAMA (Bando Salute 2018 Regione Toscana) e del progetto EU H2020 ProCAncer-I (GA 952159). L’obiettivo comune è il disegno e lo sviluppo di tecniche di analisi e interpretazione di dati eterogenei e di imaging diagnostico a supporto dei processi decisionali clinici. Le attività principali del/la candidata/o riguarderanno l'impiego di metodologie e tecniche basate su representation learning, prototypical learning e loro interpretazione allo scopo di assicurare l’affidabilità delle soluzioni ottenute. |
| Descrizione sintetica in inglese | The scientific activity will address the design and development of Machine Learning methods for the analysis of heterogeneous and multimodal data. The work is framed in the context of the PRAMA Italian Project (Bando Salute 2018 Regione Toscana) and the EU H2020 Project ProCAncer-I (GA 952159). The common goal of the projects is the design and development of advanced Artificial Intelligence techniques to support the clinical decision processes based on clinical and imaging data. The main activities of the candidate will focus on Machine Learning, leveraging prototypical learning, causal modelling and multimodal data analysis techniques for data interpretation, towards the delivery of trustworthy artificial intelligence applications. |
| Data del bando | 26/10/2022 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | http://www.isti.cnr.it |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|
| Nome dell'Ente finanziatore | CNR - ISTI |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Pisa |
| Sito web | http://www.urp.cnr.it |
| sag@isti.cnr.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | H2020 |
|---|
| Data di scadenza del bando | 10/11/2022 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |