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 principal: 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

  • 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.