Skolan för elektroteknik och datavetenskap vid KTH

Projektbeskrivning

Forskarutbildningsämne: Datavetenskap

Det finns ett avgörande behov av förtroende för verkliga applikationer av AI. Två huvudaspekter som möjliggör förtroende för en AI-modell är 1) mänsklig förklaring av AI: s förutsägelser och 2) AI: s förståelse av sin egen osäkerhet när det gäller att göra dessa förutsägelser. Det vetenskapliga arbetet med detta projekt kommer att fokusera på att utveckla moderna förklarbara och probabilistiska djupinlärningsmetoder för att utföra allmänna erkännandeuppgifter med särskilt fokus på visuella data. Förklarbarheten kommer från design i detta projekt i motsats till post-hoc-metoderna. Det probabilistiska tillvägagångssättet kommer att baseras på den senaste utvecklingen inom probabilistiska djupa diskriminerande och generativa nätverk. Projektet kommer att dra nytta av samarbeten med andra gruppmedlemmar som fokuserar på någon av projektets aspekter (publikationslista).

Doktorandens roll kommer att vara att fokusera på att utveckla teoretiska framsteg och tillämpa dem på allmänna datorvisionsriktmärken eller verkliga livsvetenskapliga applikationer. Om studenten är villig och erfaren nog har de frihet att styra forskningsriktningen.

Handledning: Doktoranden kommer att handledas av: Biträdande lektor Hossein Azizpour

Vi erbjuder

  • Möjligheten att doktorera i en dynamisk, internationell forskarmiljö i samarbete med industrin och framstående universitet världen över Läs mer
  • Forskarutbildning vid ett lärosäte som är aktivt och stöttande i frågor som rör t.ex. arbetsvillkor, jämställdhet och mångfald samt studiemiljö.
  • En arbetsplats med många anställningsförmåner och månadslön enligt KTH: s avtal för doktorandlöner.
  • Tillgång till en livlig grupp med flera relaterade akademiska aktiviteter inklusive läsgrupper, internationella seminarieserier och gemensamma gruppmöten.
  • Tillgång till verkliga tvärvetenskapliga projekt inklusive livsvetenskap, övervakning och modellering av stadsföroreningar och urbanisering samt övervakning och modellering av skogsbränder.
  • Tillgång till avancerade GPU-resurser för forskning om djupinlärning
  • Ekonomiskt stöd för presentation av egna och samverkande verk på internationella arenor.

Behörighet för antagning

För att bli antagen till forskarutbildning (kap 7 39 § högskoleförordningen) krävs att den sökande har grundläggande behörighet:

  • avlagt en examen på avancerad nivå,
  • fullgjort kursfordringar om minst 240 högskolepoäng, varav minst 60 högskolepoäng på avancerad nivå, eller
  • på något annat sätt inom eller utom landet förvärvat i huvudsak motsvarande kunskaper.
  • Krav på engelska motsvarande Engelska B/6, läs mer här.

Urval

För att lyckas med dina doktorandstudier på KTH behöver du vara målinriktad och ihärdig i ditt arbete. Vid urval av de sökande bedöms förmågan att:

  • Matematisk bakgrund inom probabilistisk modellering, inklusive både Bayesiska och icke-Bayesiska metoder.
  • Tidigare erfarenheter och utbildning i både teori och praktik av maskininlärning, särskilt djupt lärande. Vi föredrar erfarna användare av djupinlärningsramar som TensorFlow eller PyTorch.
  • Den sökande ska ha goda kunskaper i engelska, stark motivation för doktorandstudier, självständighet och förmåga att arbeta med komplexa frågeställningar, samarbets- och kommunikationsförmåga.
  • Tidigare erfarenhet av fjärranslutna GPU- och HPC-tjänster.

Efter behörighetskraven kommer stor vikt läggas vid personliga egenskaper.

Målexamen: Doktorsexamen

Information om antagning och anställning 

Endast den som antagits till forskarutbildning får anställas som doktorand. Den sammanlagda anställningstiden får inte vara längre än vad som motsvarar utbildning på forskarnivå på heltid under fyra år. En anställd doktorand kan i begränsad omfattning (högst 20 %) utföra vissa arbetsuppgifter inom t.ex. utbildning och administration. En ny anställning som doktorand gäller för högst ett år, anställningen får därefter förnyas med högst två år i taget

Fackliga representanter

Du hittar kontaktuppgifter till fackliga representanter på KTH:s webbsida.

Doktorandsektionen (Tekniska högskolans studentkår)

Du hittar kontaktuppgifter till doktorandsektionen på sektionens webbsida.

Ansökan 

Du ansöker via KTH:s rekryteringssystem. Du som sökande har huvudansvaret för att din ansökan är komplett när den skickas in.

Ansökan ska vara KTH tillhanda senast sista ansökningsdagen vid midnatt, CET/CEST (Central European Time/Central European Summer Time). 

Innehåll:

  • CV inklusive relevant yrkeserfarenhet och kunskap.
  • En kort redogörelse för varför du vill bedriva forskningsstudier, vad dina akademiska intressen är och hur de relaterar till dina tidigare studier och framtida mål. (Max 1 sida)
  • Kopior av examensbevis och betyg från tidigare universitetsstudier och intyg om uppfyllda språkkrav (se ovan). Översättningar till engelska eller svenska om originaldokumentet inte utfärdas på något av dessa språk.
  • En representativ publikation eller teknisk rapport. För längre dokument, vänligen ange en sammanfattning (abstrakt) och en webblänk till hela texten.
  • Två akademiska referenskontakter.
  • Ett forskningsförslag, se länk.

Övrigt

Strävan efter jämställdhet, mångfald och lika villkor är både en kvalitetsfråga och en självklar del av KTH:s värdegrund

För information om behandling av personuppgifter i samband med rekrytering läs mer här.

Vi undanber oss direktkontakt med bemannings- och rekryteringsföretag samt försäljare av platsannonser.

Anställningsform Tidsbegränsad anställning
Anställningens omfattning Heltid
Tillträde Enligt överenskommelse
Löneform Månadslön enligt KTH:s avtal för doktorandlöner
Antal lediga befattningar 1
Sysselsättningsgrad 100%
Ort Stockholm
Län Stockholms län
Land Sverige
Referensnummer J-2021-1180
Kontakt
  • Associate Professr Hossein Azizpour, azizpour@kth.se
  • HR Officer Sarah Kullgren, sarahku@kth.se
Publicerat 2021-05-13
Sista ansökningsdag 2021-06-15

Tillbaka till lediga jobb