Bolsa de TT-IV-A em Engenharia Elétrica / Ciência da Computação

Level 4A-Technical Training Fellowship in Electrical Engineering / Computer Science

Nº: 4583

Área de conhecimento: Ciência da Computação

Field of knowledge: Computer science

Nº do processo FAPESP: 2019/25153-0

FAPESP process: 2019/25153-0

Título do projeto: Algoritmos de Aprendizado Profundo para Classificação de Eletrocardiogramas

Project title: Deep Learning Algorithms for Electrocardiogram Classification

Área de atuação: Engenharia Elétrica, Ciência da Computação ou áreas afins

Working area: Electrical Engineering, Computer Science or related areas

Quantidade de vagas: 1

Number of places: 1

Início: 01/11/2021

Start: 2021-11-01

Pesquisador responsável: Marco Antonio Gutierrez

Principal investigator: Marco Antonio Gutierrez

Unidade/Instituição: Instituto do Coração (InCor) / HC-FMUSP

Unit/Instituition: Instituto do Coração (InCor) / HC-FMUSP

Data limite para inscrições: 22/10/2021

Deadline for submissions: 2021-10-22

Publicado em: 06/10/2021

Publishing date: 2021-10-06

Localização: Avenida Dr. Enéas de Carvalho Aguiar, 44, São Paulo

Locale: Avenida Dr. Enéas de Carvalho Aguiar, 44, São Paulo

E-mail para inscrições: marco.gutierrez@incor.usp.br

E-mail for proposal submission: marco.gutierrez@incor.usp.br

  • Resumo

    O Instituto do Coração (InCor / HC-FMUSP), procura candidatos(as) para uma Bolsa FAPESP TT-IV-A (40h, duração de até 24 meses) vinculada ao Projeto de Pesquisa “Algoritmos de Aprendizado Profundo para Classificação de Eletrocardiogramas”.

    O estudo tem por objetivo classificar sinais digitais de ECG utilizando técnicas de aprendizado profundo (Deep Learning) utilizando bases de dados públicas, como a Physionet.

    O(A) bolsista será treinado(a) em técnicas de aprendizado profundo. Critérios de elegibilidade: 1) ser graduado em engenharia elétrica ou ciências da computação, sem reprovações no histórico escolar e estar sem vínculo empregatício; 2) ter proficiência na linguagem Python e conhecimento do framework TensorFlow; 3) ter experiência mínima de 2 anos após a graduação ou Título de Mestre; 4) possuir conhecimento da língua inglesa para leitura.

    Para se inscrever no processo de seleção, envie para o e-mail marco.gutierrez@incor.usp.br, destacando no assunto “Processo Seletivo Bolsa TT-4A (2019/25153-0)”, os seguintes documentos em formato PDF:

    1) Carta de Manifestação de Interesse, contendo nomes e respectivos contatos de duas pessoas para fornecerem cartas de recomendação;
    2) Currículo Lattes;
    3) Certificado de conclusão da graduação;
    4) Histórico escolar da graduação.

    Mais detalhes sobre perfil e condições da Bolsa FAPESP TT-IV-A em https://fapesp.br/3098 e https://fapesp.br/3162.

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