Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Apprendimento automatico di rappresentazioni robuste per immagini biomediche / Robust representation learning for biomedical imaging |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Robust representation learning for biomedical imaging |
| Settore Concorsuale | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | INF/01 - INFORMATICA |
| Descrizione sintetica in italiano | Questo progetto prevede attività di ricerca nel settore dell'apprendimento automatico e in particolare nell'ambito del deep learning per immagini biomediche con la costruzione di rappresentazioni robuste ed eque. Di solito le immagini biomediche, utilizzate dal deep learning per l'apprendimento, sono limitate in numero e afflitte da problemi di polarizzazione e stratificazione; inoltre, possono contenere dati sensibili che il modello non deve utlizzare durante l'apprendimento o rendere visibile all'esterno. L'obiettivo di questo progetto è quello di risolvere problemi di elaborazione di immagini biomediche, come classificazione, segmentazione e regressione in sistemi di ausilio alla diagnosi, fondati su tecniche che offrono garanzie di robustezza, equità e possibilimente spiegabilità della sottostante rappresentazione automatica. |
| Descrizione sintetica in inglese | This project targets research activities in the field of machine learning and in particular deep learning for the construction of fair and robust representations with applications to biomedical imaging. Medical imaging samples, that deep learning must rely upon, are usually limited in number, biased and stratified; moreover, they may contain sensitive information that must not be disclosed by the learned models. The goal of the project is to solve biomedical imaging problems such as classification, segmentation, and regression in computer-aided diagnosis systems by relying on novel learning techniques that offer guarantees in terms of robustness, fairness, and possibly explainability of the underlying automatic representation. |
| Data del bando | 01/09/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ |
| 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? | yes |
| Importo annuale | 23510 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Massima durata dell'assegno (mesi) | 24 |
| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Il Bando (pubblicato sull'Albo d'Ateneo al n. rep. 4163 del 01/09/2023) contenente le modalità di iscrizione/partecipazione alla selezione e i requisiti è disponibile su https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ . |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | The Call (published on Albo d'Ateneo no. 4163 on 01/09/2023) containing the selection requirements and how to apply is available at https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ . |
| Processo di selezione in italiano (breve descrizione) | Per titoli e colloquio. Il calendario dei colloqui viene pubblicato, entro la data di scadenza del bando, sull'Albo d'Ateneo ( https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ ). I candidati NON riceveranno comunicazione di ammissione al colloquio. La domanda deve essere presentata tramite la procedura online https://pica.cineca.it/unito/assegni-di-ricerca-unito-2023-ii/ - per informazioni: assegniricerca@unito.it |
| Processo di selezione in inglese (breve descrizione) | By qualifications and interview (in Turin, Italy). Dates and venues of the interviews are published, by the date of the deadline, on the official notice board of the website of the University of Turin ( https://webapps.unito.it/albo_ateneo/ ). The application must be presented by online procedure at https://pica.cineca.it/unito/assegni-di-ricerca-unito-2023-ii/ - for informations: assegniricerca@unito.it |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli Studi di Torino |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Turin |
| Sito web | http://www.unito.it/ |
| assegniricerca@unito.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
|---|
| Data di scadenza del bando | 22/09/2023 |
|---|---|
| Come candidarsi | https://pica.cineca.it/ |