ASSEGNO DI RICERCA 261/2019 - "Modellizzazione dell'apprendimento di rappresentazioni e di strategie adattive di decisione in agenti artificiali attraverso inferenza Bayesiana nonparametrica"

È indetta una selezione pubblica, per titoli e colloquio, per il conferimento di n. 1 (uno) - “Assegni Professionalizzanti” per lo svolgimento di attività di ricerca inerenti l’Area Scientifica "Scienze Fisiche" da svolgersi presso l’Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione del CNR sede di Roma, che effettua ricerca nell'ambito del programma di ricerca "Human Brain Project" per la seguente tematica: "Modellizzazione dell'apprendimento di rappresentazioni e di strategie adattive di decisione in agenti artificiali attraverso inferenza Bayesiana nonparametrica", sotto la responsabilità scientifica del dott. Giovanni Pezzulo.

Programma di ricerca:

Design e sviluppo di modelli computazionali dell'apprendimento di rappresentazioni interne e del loro uso per comportamento adattivo, attraverso l'uso di algoritmi di inferenza Bayesiana nonparametrica. Uso dei modelli computazionali per analisi model-based di dati comportamentali e di neuroimmagini di soggetti umani, forniti da collaboratori all'interno del progetto FET Flagship "Human Brain Project". Scrittura di articoli e rapporti scientifici.

Titolo di studio: Laurea in Fisica

Requisiti:

Curriculum di studi idoneo allo svolgimento di attività di ricerca secondo le specifiche del bando   

1. Tutti i titoli conseguiti all’estero (diploma di laurea, dottorato ed eventuali altri titoli) dovranno essere, di norma, preventivamente riconosciuti in Italia secondo la legislazione vigente in materia (informazioni sul sito del Ministero dell’Università e della Ricerca Scientifica: www.miur.it). L'equivalenza dei predetti titoli conseguiti all'estero che non siano già stati riconosciuti in Italia con la prevista procedura formale predetta, verrà valutata, unicamente ai fini dell'ammissione del candidato alla presente selezione, dalla commissione giudicatrice costituita ai sensi dell’art. 6, comma 1 del Disciplinare.
2. Conoscenza e comprovata esperienza di algoritmi di inferenza Bayesiana non parametrica
3. Conoscenza e comprovata esperienza di modellizzazione e analisi dati di neuroimmagini.
4. Conoscenza documentata di metodi di inferenza, meccanica statistica e sistemi dinamici
5. Conoscenza documentata nell’ambito dello sviluppo e uso di algoritmi di “machine learning”
6. Buona conoscenza della lingua inglese sia scritta che orale.
7. Conoscenza della lingua italiana (solo per i candidati stranieri).