{"id":17253,"date":"2021-02-13T12:34:08","date_gmt":"2021-02-13T10:34:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.vivereingegneria.com\/blog\/?p=17253"},"modified":"2021-02-13T14:32:28","modified_gmt":"2021-02-13T12:32:28","slug":"ricercatore-presso-il-dipartimento-ingegneria-opportunita-di-lavoro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.vivereingegneria.com\/blog\/2021\/02\/ricercatore-presso-il-dipartimento-ingegneria-opportunita-di-lavoro\/","title":{"rendered":"Assegno da Ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria | Opportunit\u00e0 di lavoro"},"content":{"rendered":"\n

Vivere Ingegneria<\/strong> \u00e8 lieta di informare la comunit\u00e0 studentesca di un\u2019opportunit\u00e0 lavorativa grazie a un assegno di<\/em> ricercatore universitario<\/em><\/strong>.

La figura di interesse \u00e8 un neo-laureato<\/em> in Ingegneria Informatica\/Scienze Informatiche (magistrale)<\/strong>, con una comprovata esperienza in visione artificiale e apprendimento automatico<\/em>. \u00c8 preferibile una precedente esperienza nel monitoraggio visivo. La persona selezionata, verr\u00e0 inserito all’interno del gruppo “Computer Vision and Image Processing (CVIP)<\/strong>“, presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Universit\u00e0 degli Studi di Palermo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

La posizione post-dottorato \u00e8 finanziata da una sovvenzione PRIN 2017<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Titolo ricerca:<\/strong> “Computer Vision based on Deep Learning for implementing Surveillance and Profiling applications<\/strong><\/em>“
Descrizione:<\/strong> Al giorno d’oggi, il rilevamento e il tracciamento di individui da parte di telecamere sono sempre pi\u00f9 utilizzati, in molti contesti. Le applicazioni principali riguardano la sorveglianza in ambienti critici in cui \u00e8 di primaria importanza capire chi sta facendo cosa e verificare se si tratta di un comportamento normale o anormale. Le applicazioni di profilazione sono sempre pi\u00f9 utilizzate anche in altri contesti della vita quotidiana per migliorare la qualit\u00e0 della visita – ad esempio comprendere gli interessi di un turista o di un consumatore – o per fornire suggerimenti basati su scelte, attivit\u00e0 e luoghi visitati recenti. Le attivit\u00e0 di ricerca mireranno a utilizzare la Computer Vision<\/strong> e l’AI<\/strong> per eseguire la re-identificazione<\/em> e il tracciamento<\/em> delle persone all’interno della scena monitorata per modellare i loro interessi, il loro comportamento e le loro reazioni ai suggerimenti forniti dal sistema. La ricerca mirer\u00e0 a verificare fino a che punto la Computer Vision basata su deep learning e AI possa supportare lo studio di profili individuali in modo rispettoso della privacy dell’individuo.<\/p>\n\n\n\n

Relatore:<\/strong> Professore Marco La Cascia<\/em>
L’importo complessivo lordo per 12 mesi<\/strong> \u00e8 pari a \u20ac 35.000,00<\/strong> comprensivo degli oneri a carico dell’Amministrazione.<\/p>\n\n\n\n

Per candidarsi:<\/strong><\/h2>\n\n\n\n


I candidati interessati devono presentare domanda entro il 27 febbraio 2021<\/strong> con le modalit\u00e0 indicate alla pagina:
https:\/\/titulus-unipa.cineca.it\/albo\/viewer?view=files%2F004065014-UNPACLE-238990fd-40bb-4b41-b6b3-c4f4ec5296c6-001.pdf<\/a><\/p>\n\n\n\n

Per qualsiasi informazione riguardo la posizione, \u00e8 possibile contattare il professore Marco La Cascia<\/em><\/strong> o la professoressa Liliana Lo Presti<\/em><\/strong> alle seguenti email:
marco.lacascia@unipa.it
liliana.lopresti@unipa.it<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

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