职位信息

ELLIS博士关于视频人工智能与人脑和行为的代表性对齐的立场

截止日期：8.月26日

项目背景

阿姆斯特丹的ELLIS部门提供了一个由人工智能和人类认知神经科学交叉的全额资助的博士职位。

这个博士项目的重点是识别深度神经网络模型和人类在视频领域的差异和相似性。

为视频人工智能开发的最先进的深度神经网络在动作识别等任务上非常成功。

然而，与其他形式的深度学习一样，当代视频人工智能也存在对噪声的鲁棒性和跨领域转换的泛化问题，这些问题在现实世界中普遍存在。

目前提高稳健性的方法主要集中在扩大训练数据和模型规模，需要增加计算资源，这与开发高效和可持续人工智能的社会需求背道而驰。

在这里，我们将测试一种增强视频人工智能稳健性和泛化能力的不同策略：使用人类对感知视频相似性的评级和人脑测量，将视频人工智能模型与人类认知相一致。

核心研究问题是，是否可以通过增加人工智能模型和人类的内部视觉表示之间的相似性，使视频人工智能变得更加强大。

你对人工智能和人脑中视觉感知的计算感兴趣吗？

你喜欢将神经科学、人工智能和心理学的研究见解联系起来吗？

你有兴趣使用最先进的深度神经网络，以及收集人类行为数据和分析人类神经成像数据吗？

那么这个职位就是给你的！

我们正在寻找一位积极性很高的博士生，与法兰克福歌德大学的计算视觉和人工智能小组（法兰克福ELLIS小组）合作，在信息学院的视频和图像感知实验室（VISlab）工作。

该职位的理想候选人具有强大的机器学习和计算机视觉背景，同时对一般的计算认知神经科学，特别是人类视觉感知有着真正的兴趣。

任务和责任

在这个职位上，你需要做以下工作：

1、开发新的方法，通过增加模型表征与人类表征的表征相似性，使视频人工智能模型与人类的心理表征保持一致；

2、评估现有的基准并开发新的测试，以调查代表性一致性增加对人工智能稳健性的影响；

3、进行实验，包括收集人类参与者的行为数据，以及训练和评估深度神经网络视频AI模型；

4、访问法兰克福歌德大学的视觉与人工智能小组（CVAI）至少六个月，并在收集人类数据、测试和开发模型方面进行合作；

5、定期在内部介绍您的进展情况；

6、定期在国际会议和研讨会上发表中间研究，并在ML会议记录和跨学科计算认知神经科学期刊上发表；

7、协助相关教学活动；

8、在四年的正式任命期限内完成博士论文并进行答辩。

您的经验和个人资料

1、人工智能、计算机科学、工程、计算神经科学、认知心理学或相关领域的硕士学位；

2、具有较强的机器学习和计算机视觉背景/知识；

3、扎实的数学基础，尤其是统计学、微积分和线性代数；

4、优秀的Python编程能力；

5、你有很强的动力、独立性和创造性；

6、较强的沟通、表达和写作能力，英语熟练掌握；

7、对从事跨学科研究充满热情。

职位信息网址

https://vacatures.uva.nl/UvA/job/ELLIS-PhD-Position-on-Representational-Alignment-of-Video-AI-with-the-Human-Brain-and-Behaviour/775542902/

转自：“科研doge”微信公众号

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