ASSEGNO DI RICERCA 291/2020 - “Modellizzazione di strategie adattive di apprendimento e decisione in umani ed agenti artificiali, utilizzando modelli generativi e metodi di inferenza non supervisionata”

È indetta una selezione pubblica, per titoli e colloquio, per il conferimento di n. 1 (uno) - “Assegno Professionalizzante” 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 (ISTC-CNR) sede di Roma, per la “modellizzazione di strategie adattive di apprendimento e decisione in umani ed agenti artificiali, utilizzando modelli generativi e metodi di inferenza non supervisionata”, nell’ambito del programma di ricerca “ThinkAhead - Thinking Ahead: human planning from a predictive processing perspective“ (G.A. 820213), sotto la responsabilità scientifica del Dott. Giovanni Pezzulo.

Programma di ricerca:

Design e sviluppo di modelli computazionali dell'apprendimento e della decisione attraverso l'uso di modelli generativi e metodi di inferenza non supervisionata, in particolare Boltzmann Machines. Uso di modelli computazionali per analisi model-based di dati comportamentali e cinematici di soggetti umani, all'interno del progetto “ThinkAhead”. Scrittura di articoli e rapporti scientifici.

Titolo di studio: Diploma di 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 metodi inferenza non supervisionata;
3. Conoscenza e comprovata esperienza nell'utilizzo di Boltzmann Machines;
4. Conoscenza documentata nell'ambito dell'analisi di dati comportamentali e cinematici in soggetti umani;
5. Conoscenza documentata di metodi di inferenza, meccanica statistica e sistemi dinamici;
6. Conoscenza documentata nell’ambito dello sviluppo e uso di algoritmi di “machine learning” e data science;
7. Ottima conoscenza della lingua inglese scritta e parlata;
8. Conoscenza della lingua italiana (solo per i candidati stranieri)