Bolsa de PD em Redes Neurais / Redes Complexas / Análise de Imagens

Post-Doctoral Fellowship in Complex Networks / Artificial Neural Networks / Image Analysis

• Resumo Summary

  Este projeto visa desenvolver técnicas computacionais de reconhecimento de padrões e análise de imagens com aplicação direta na análise de dados de sensores e biossensores para diversas finalidades tais como detecção e diagnóstico de doenças, vírus, contaminação em água e alimentos, etc. Para tanto, no âmbito teórico, serão investigadas e propostas metodologias computacionais baseadas em redes neurais artificiais, teoria das redes complexas e suas combinações.

  Este projeto está vinculado ao projeto temático “Rumo à convergência de tecnologias: de sensores e biossensores à visualização de informação e aprendizado de máquina para análise de dados em diagnóstico clínico” (proc. 18/22214-6). O bolsista selecionado deve ter título de doutor obtido nos últimos 5 anos na área de Ciência da Computação ou em áreas relacionadas.

  O(a) candidato(a) deve atender aos seguintes requisitos:

  • Experiência nas áreas de reconhecimento de padrões, análise de imagens, redes neurais e redes complexas;

  • Destacado desempenho acadêmico e científico, com publicações científicas (em veículos de reconhecida qualidade – periódicos internacionais indexados) nos temas do projeto. É requerido ao menos 1 publicação em redes complexas, 1 publicação em redes neurais artificiais e/ou 1 publicação combinando ambas metodologias e 1 publicação em análise de imagens.

  A vaga está aberta a brasileiros e estrangeiros. O selecionado receberá Bolsa de Pós-Doutorado da FAPESP no valor de R$ 7.373,10 mensais e Reserva Técnica equivalente a 10% do valor anual da bolsa para atender a despesas imprevistas e diretamente relacionadas à atividade de pesquisa.

  This project aims to develop computational techniques for pattern recognition and image analysis with direct application in analyzing data from sensors and biosensors for various purposes such as detection and diagnosis of diseases, viruses, water and food contamination, etc. Therefore, in the theoretical scope, computational methodologies based on artificial neural networks, complex network theory and their combinations will be investigated and proposed.

  This project is linked to the Thematic Project entitled “Towards the convergence of technologies: from sensors and biosensors to information visualization and machine learning for data analysis in clinical diagnosis" (grant number 18/22214-6) and conducted at the São Carlos Institute of Physics of the University of São Paulo (IFSC-USP), Brazil. The selected grantee must have a PhD degree obtained in the last 5 years in the field of Computer Science or in related areas.

  The candidate must meet the following requirements:

  • Experience in the areas of pattern recognition, image analysis, neural networks and complex networks;

  • Outstanding academic and scientific performance, with scientific publications (in vehicles of recognized quality – indexed international journals) in the project's themes. At least 1 publication on complex networks, 1 publication on artificial neural networks and/or 1 publication combining both methodologies is required. And 1 publication on image analysis.

  This opportunity is open to candidates of any nationality. The selected candidate will receive a Post-Doctoral fellowship from the São Paulo Research Foundation (FAPESP) in the amount of R$ 7,373.10 monthly and a research contingency fund, equivalent to 10% of the annual value of the fellowship which should be spent in items directly related to the research activity.