Descrizione posizione

Titolo del progetto di ricerca in italiano	Rif. 7960 - All. 27 - Strategie di ottimizzazione numerica all'avanguardia per migliorare l'efficacia e l'efficienza del Machine Learning
Titolo del progetto di ricerca in inglese	Rif. 7960 - All. 27 - Cutting-edge numerical optimisation strategies for improving Machine Learning efficacy and efficiency
Descrizione sintetica in italiano	Il ricercatore è chiamato a svolgere attività di ricerca sulle seguenti tematiche: Progettazione e ottimizzazione di reti variazionali: sistemi ibridi di IA che integrano l'IA data-driven (regolarizzazione appresa dai dati) con l'AI model-driven (guidata dal modello fisico) per migliorare la sua comprensione. Metodi numerici e aspetti computazionali di ottimizzazione in ML: dalle strategie di regolarizzazione alla convergenza teorica delle Reti Neurali Profonde. Risoluzione di problemi inversi mal posti e problemi di identificazione degli operatori. Sviluppo di - algoritmi di machine e deep learning con proprietà statistiche ottimali e sostenibili dal punto di vista energetico/computazionale e sviluppo di - metodi di ottimizzazione stocastica, strategie di regolarizzazione implicita e tecniche per la selezione di iperparametri in ANN.
Descrizione sintetica in inglese	The researcher is called to carry out research activities on the following topics: Design and optimization of variational networks: hybrid AI systems that integrate datadriven AI (regularization learned by data) with model-driven AI (physical model) to improve explainability. Numerical methods and computational aspects for cutting-edge optimization : from regularization strategies to theoretical convergence of Deep Neural Networks. The focus is on solving ill-posed inverse problems and problems of operator identification. Development of - machine and deep learning algorithms with optimal statistical properties and sustainable from the energy/computational point of view and - stochastic optimization methods, implicit regularization strategies and techniques for hyperparameter selection in ANN.
Numero posti	1
Settore Concorsuale	01/A5 - ANALISI NUMERICA
S.S.D	MAT/08 - ANALISI NUMERICA
Destinatari del bando (of target group)	Experienced researcher or 4-10 yrs (Post-Doc)
Data del bando	12/12/2022

 

FP7 / PEOPLE / Marie Curie Actions

Research Framework Programme / Marie Curie Actions	No

 

Dettagli dell'impiego

Tipo di contratto	Temporary
Tempo	Other
Organizzazione/Ente	ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna
Paese (dove si svolgerà l'attività)	ITALY
Città	Bologna

 

Contatto presso l'Organizzazione/Ente

Organizzazione/Ente	ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna
Tipo	Academic
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca	MAT - DIPARTIMENTO DI MATEMATICA
Paese	ITALY
Città	Bologna
E-mail	apos.ricercatoritempodeterminato@unibo.it
Sito web	https://bandi.unibo.it/docenti/rtd

 

Dettagli per la candidatura

Data di scadenza del bando	30/12/2022 - alle ore 23:59
Come candidarsi	https://personale.unibo.it/

 

Titoli di studio richiesti

Laurea	PhD or equivalent
Ambito della laurea	Other

 

Esperienze di ricerca richieste

Campo principale della ricerca	Mathematics
Sottocampo della ricerca	Mathematical analysis
Anni di esperienza richiesti	3

 

Lingue richieste

Lingua	ENGLISH
Livello di conoscenza della lingua	Good