Bando per assegno di ricerca
Titolo del progetto di ricerca in italiano | Studio dell'informazione semantica codificata nei deep transformers per analisi di testo |
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Titolo del progetto di ricerca in inglese | Deep Transformers, Large Language Models |
Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
S.S.D | FIS/02 - FISICA TEORICA MODELLI E METODI MATEMATICI |
Descrizione sintetica in italiano | Analisi di rappresentazioni interne di reti neurali per NLP. Training di reti neurali tramite transfer learning su database di testo. Sviluppo di algoritmi per anomaly detection basati su feature estratte da reti neurali |
Descrizione sintetica in inglese | Analysis of internal representations of neural networks for NLP. Training neural networks via transfer learning on text databases. Development of algorithms for anomaly detection based on features extracted from neural networks. development of algorithms for multimodal integration across text, images, tabular data, etc. |
Data del bando | 22/12/2023 |
Numero di assegnazioni per anno | 1 |
Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
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Paesi di residenza dei candidati |
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Nazionalità dei candidati |
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Sito web del bando | https://www.sissa.it/bandi/selezione-pubblica-titoli-conferimento-di-n-1-assegno-di-ricerca-area-fisica-ref-prof-laio-3 |
Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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Importo annuale | 37200 |
Valuta | Euro |
Nome dell'Ente finanziatore | SISSA |
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Tipologia dell'Ente | Academic |
Paese dell'Ente | Italy |
Città | Trieste |
Codice postale | 34136 |
Sito web | http://www.sissa.it |
assegniricerca@sissa.it |
L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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Data di scadenza del bando | 06/02/2024 - alle ore 00:00 |
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Come candidarsi | https://pica.cineca.it/sissa/ar-fe-fisi-98-2023/ |