Bolsa de Mestrado em Inteligência Artificial

Master’s Fellowship in Artificial Intelligence

Nº: 6870

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2021/06870-3

FAPESP process: 2021/06870-3

Título do projeto: Além da Seleção de Algoritmos: Meta-Aprendizado para Análise e Entendimento de Dados e Algoritmos

Project title: Beyond Algorithm Selection: Meta-Learning for Data and Algorithm Analysis and Understanding

Área de atuação: Inteligência Artificial

Working area: Artificial Intelligence

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Pesquisador responsável: Ana Carolina Lorena

Principal investigator: Ana Carolina Lorena

Unidade/Instituição: Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)

Unit/Instituition: Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)

Data limite para inscrições: 12/04/2024

Deadline for submissions: 2024-04-12

Publicado em: 20/03/2024

Publishing date: 2024-03-20

Localização: Praça Marechal Eduardo Gomes, 50, São José dos Campos

Locale: Praça Marechal Eduardo Gomes, 50, São José dos Campos

E-mail para inscrições: aclorena@ita.br

E-mail for proposal submission: aclorena@ita.br

  • Resumo

    O grupo de pesquisa em Aprendizado de Máquina (Machine Learning) do Instituto Tecnológico de Aeronáutica abre 1 (uma) vaga de Mestrado em um projeto financiado pela FAPESP intitulado “Além da Seleção de Algoritmos: Meta-Aprendizado para Análise e Entendimento de Dados e Algoritmos” (processo FAPESP 2021/06870-3).

    O(A) selecionado(a) irá trabalhar no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA), localizado em São José dos Campos, SP/Brasil, sob orientação da Profª Ana Carolina Lorena, se vinculando a um dos seguintes programas de pós-graduação: Engenharia Eletrônica e de Computação ou Pesquisa Operacional.

    Requisitos: os(as) candidatos(as) devem ter alguma experiência com as linguagens Python ou R. Conhecimento em aprendizado de máquina também é desejável. Os(As) candidatos(as) devem ter graduação em Ciência da Computação, Engenharia ou áreas afins. O desempenho acadêmico na graduação deve ser destacado, sem reprovações.

    Candidatura: o(a) candidato(a) deve inscrever-se através deste formulário até 12 de abril de 2024: https://forms.gle/R9XdQMHUwgazXTap9.

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