Posición de compañeros de investigación en Clayton escuela de tecnología de la información en la Universidad de Monash, Australia 2012

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Como investigador (Inteligencia Artificial) ayudará en investigación teórica de vanguardia en la metafísica causal de redes bayesianas. Va a utilizar redes bayesianas causales para analizar las cuentas actuales de deterministas y estocásticas de la causalidad (testigo) real y ayudar en el desarrollo de nuevos análisis estocásticos. Se investigará la relación entre causalidad estocástico de símbolo (token) y tipo de causalidad con el fin de integrar estas cuentas con la teoría causal de la información. Los resultados del proyecto incluirá un análisis información teórico de explicación causal que permite que distintos grados de fuerza explicativa.

1. Doctorado en Inteligencia Artificial, filosofía de la ciencia, matemáticas o un campo relacionado. 2. Experiencia en tecnología de red bayesiana. 3. Una buena comprensión de la labor en curso en redes bayesianas causales, causal metafísica, teoría de la información, filosofía experimental y filosofía de la ciencia; un conocimiento práctico de programación y estadísticas. 4. Una habilidad probada para continuar la investigación original, incluyendo un historial de publicaciones de investigación. 5. Habilidades de comunicación bueno, orales y escritas.

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