Bolsa de TT-IV em Aprendizado por Reforço
Level 4-Technical Training Fellowship in Reinforcement Learning
Nº: 4278
Área de conhecimento: Ciência da Computação
Field of knowledge: Computer science
Nº do processo FAPESP: 2020/05165-1
FAPESP process: 2020/05165-1
Título do projeto: COMA: Comunicação e Aprendizado de Máquina em Mobilidade Urbana: uma Abordagem Multiagente e Multiobjetivo)
Project title: Communication and Machine Learning in Urban Mobility: a Multiagent and Multiobjective Approach
Área de atuação: Aprendizado por Reforço
Working area: Reinforcement Learning
Quantidade de vagas: 1
Number of places: 1
Pesquisador responsável: ana bazzan
Principal investigator: ana bazzan
Unidade/Instituição: UFRGS
Unit/Instituition: UFRGS
Data limite para inscrições: 30/06/2021
Deadline for submissions: 2021-06-30
Publicado em: 17/05/2021
Publishing date: 2021-05-17
Localização: Av. Bento Gonçalves, 9500, Porto Alegre
Locale: Av. Bento Gonçalves, 9500, Porto Alegre
E-mail para inscrições: bazzan@inf.ufrgs.br
E-mail for proposal submission: bazzan@inf.ufrgs.br
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Resumo
Os principais objetivos do trabalho proposto no âmbito desta bolsa são:
- Elaborar um levantamento bibliográfico a fim de se familiarizar com o domínio de controle semafórico;
- Avaliar o funcionamento do simulador de código aberto SUMO e outras ferramentas para simulação de tráfego urbano;
- Propor novos métodos para melhorar a eficiência do aprendizado por reforço;
- Participar do e supervisionar o desenvolvimento e implementação dos métodos;
- Validar e avaliar os algoritmos implementados;
- Participar do processo de redação de artigos;
- Ampliar sua experiência científica e tecnológica.
Valor da mensalidade: R$ 3.104,80
Requisitos: para graduado, especialista em Tecnologia de Informação (TI), com dois anos de experiência após a graduação ou título de mestrado na área de TI, não ter vínculo empregatício.
Qualificações necessárias e desejadas:
- Domínio da área de aprendizado por reforço;
- Experiência com redação de textos técnicos e/ou artigos;
- Desejados: conhecimento da pesquisa relacionada a aprendizado multiagente; conhecimento da pesquisa relacionada a técnicas de otimização multiobjetivo; experiência com o domínio de simulação e controle de tráfego veicular.
Interessados favor contatar a Profª Ana Bazzan via e-mail (bazzan@inf.ufrgs.br) enviando seu histórico escolar, CV Lattes e um ou poucos parágrafos explicando como se qualifica para a bolsa.
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Oportunidade - Oportunidades Abertas Open Opportunities
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