USP e instituto francês abrem vaga de doutorado

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Agência FAPESP* –Agência FAPESP – No âmbito de um programa de cooperação Brasil-França, a Universidade de São Paulo (USP) e o Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), França, oferecem uma oportunidade de doutorado no tema de decomposições tensoriais para aprendizado de máquina e processamento adaptativo.

O doutorado será realizado no IRIT-Toulouse ou na Escola Politécnica da USP. O aluno será coorientado por Marie Chabert e Henrique Goulart, do lado francês, e por Cássio Lopes e Phillip Burt, do lado brasileiro.

O doutorado tem dois objetivos principais: estudar o papel dos modelos tensoriais de baixo nível com deep learning; e estudar e propor novos filtros tensoriais adaptativos como ferramentas eficientes (não lineares) de processamento de sinais em diversas áreas, impondo baixa complexidade via decomposições tensoriais.

Será oferecida uma bolsa anual para mobilidade, permitindo ao aluno visitar a equipe da instituição parceira.

Podem participar do processo seletivo candidatos com experiência em aprendizado de máquina, ciência de dados ou processamento de sinais. São necessários conhecimentos básicos de probabilidade, estatística, matrizes/álgebra linear e otimização, bons conhecimentos de programação, preferencialmente em Python. O conhecimento de tensores e suas decomposições é desejável, mas não é obrigatório. Além disso, o candidato deve ter proficiência oral e escrita em inglês.

Os interessados devem enviar e-mail para henrique.goulart@irit.fr e cassio.lopes@usp.br até a próxima segunda-feira (15/07). Anexar à mensagem: currículo atualizado, histórico escolar de cada instituição em que estudou e realizou pesquisa e carta de motivação.

O candidato selecionado será contatado por e-mail.

Mais informações: https://cloud.irit.fr/s/qJIHu77bmrBl35i.

<p><strong>Agência FAPESP</strong> – No âmbito de um programa de cooperação Brasil-França, a Universidade de São Paulo (USP) e o Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), França, oferecem uma oportunidade de doutorado no tema de decomposições tensoriais para aprendizado de máquina e processamento adaptativo.</p>

<p>O doutorado será realizado no IRIT-Toulouse ou na Escola Politécnica da USP. O aluno será coorientado por Marie Chabert e Henrique Goulart, do lado francês, e por <strong><a href="https://bv.fapesp.br/pt/pesquisador/92888/" target="_blank">Cássio Lopes</a></strong> e <strong><a href="https://bv.fapesp.br/pt/pesquisador/8493/" target="_blank">Phillip Burt</a></strong>, do lado brasileiro.</p>

<p>O doutorado tem dois objetivos principais: estudar o papel dos modelos tensoriais de baixo nível com <em>deep learning</em>; e estudar e propor novos filtros tensoriais adaptativos como ferramentas eficientes (não lineares) de processamento de sinais em diversas áreas, impondo baixa complexidade via decomposições tensoriais.</p>

<p>Será oferecida uma bolsa anual para mobilidade, permitindo ao aluno visitar a equipe da instituição parceira.</p>

<p>Podem participar do processo seletivo candidatos com experiência em aprendizado de máquina, ciência de dados ou processamento de sinais. São necessários conhecimentos básicos de probabilidade, estatística, matrizes/álgebra linear e otimização, bons conhecimentos de programação, preferencialmente em Python. O conhecimento de tensores e suas decomposições é desejável, mas não é obrigatório. Além disso, o candidato deve ter proficiência oral e escrita em inglês.</p>

<p>Os interessados devem enviar e-mail para <strong><a href="mailto:henrique.goulart@irit.fr">henrique.goulart@irit.fr</a></strong> e <strong><a href="mailto:cassio.lopes@usp.br">cassio.lopes@usp.br</a></strong> até a próxima segunda-feira (15/07). Anexar à mensagem: currículo atualizado, histórico escolar de cada instituição em que estudou e realizou pesquisa e carta de motivação.</p>

<p>O candidato selecionado será contatado por e-mail.</p>

<p>Mais informações: <strong><a href="https://cloud.irit.fr/s/qJIHu77bmrBl35i" target="_blank">https://cloud.irit.fr/s/qJIHu77bmrBl35i</a></strong>.<br />
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