El grupo CAPO Research busca investigador predoctoral para incorporación en abril de 2019.
Se valoran los conocimientos en Visión Artificial, Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, C++, Python, Keras y Tensorflow.
Las personas interesados pueden contactar con el profesor Antonio Sanz y consultar todos los detalles en este documento (PDF).
En está página puedes consultar los plazos de preinscripción y matriculación para el curso 2019/2020 y elegir el que más te convenga.
Recuerda que puedes preincribirte aunque aún no hayas terminado tus estudios de grado. Dicha preinscripción estará sujeta a que termines tus estudios de grado antes de comenzar el máster.
El profesor Ángel Sánchez busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado “Datación automática de postales antiguas”.
El profesor Alfredo Cuesta busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado “Seguimiento visual con redes siamesas y filtro de partículas».
El profesor José F. Vélez busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado “Detección de falsificaciones habilidosas en firmas manuscritas”.
El profesor Ángel Sánchez busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado “Reconocimiento de notas en partituras musicales digitalizadas”.
El profesor Alfredo Cuesta busca alumno para el desarrollo de un TFM titulado «Evaluación visual del estado de conservación y/o ocupación de contenedores de reciclado».
DTBird es una empresa tecnológica española líder en el sector de la detección de aves mediante visión artificial y la toma de acciones para evitar su colisión con aerogeneradores. Actualmente, busca titulado en visión artificial o similar área para liderar Departamento de Innovación.
El siguiente fichero contiene todos los detalles de esta oferta.
La Czech Technical Uneversity de Praga busca un investigador en Deep Learning para trabajar en el grupo IMRG de Praga. Inicialmente podría servir para terminar el TFM, aunque luego hay posibilidades de continuar hacia estudios de tesis. Contacta con la dirección del MOVA para más detalles.
El profesor del MOVA Alfredo Cuesta, en colaboración con autores del MIT, ha publicado recientemente un trabajo titulado «Learning Vine Copula Models For Synthetic Data Generation» en la 13ª Conference de la Association for the Advancement of Artificial Intelligenc (AAAI). En dicho trabajo propone un modelo basado en cópulas para la generación de datos sintéticos de alta calidad y demuestra su utilidad para entrenar redes profundas.