Bando per ricercatore a tempo determinato
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 |
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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 |
Research Framework Programme / Marie Curie Actions | No |
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Tipo di contratto | Temporary |
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Tempo | Other |
Organizzazione/Ente | ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna |
Paese (dove si svolgerà l'attività) | ITALY |
Città | Bologna |
Organizzazione/Ente | ALMA MATER STUDIORUM - Università di Bologna |
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Tipo | Academic |
Facoltà/Dipartimento/Laboratorio di ricerca | MAT - DIPARTIMENTO DI MATEMATICA |
Paese | ITALY |
Città | Bologna |
apos.ricercatoritempodeterminato@unibo.it | |
Sito web | https://bandi.unibo.it/docenti/rtd |
Data di scadenza del bando | 30/12/2022 - alle ore 23:59 |
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Come candidarsi | https://personale.unibo.it/ |
Laurea | PhD or equivalent |
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Ambito della laurea | Other |
Campo principale della ricerca | Mathematics |
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Sottocampo della ricerca | Mathematical analysis |
Anni di esperienza richiesti | 3 |
Lingua | ENGLISH |
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Livello di conoscenza della lingua | Good |