<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">
<style type="text/css" style="display:none;"><!-- P {margin-top:0;margin-bottom:0;} --></style>
</head>
<body dir="ltr">
<div id="divtagdefaultwrapper" style="font-size:12pt;color:#000000;font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif;" dir="ltr">
2 PHD POSITIONS ON COMPUTER VISION AT IIT – PAVIS IN COLLABORATION WITH UNIVERSITY OF GENOA, ITALY<br>
<div style="color: rgb(0, 0, 0);">
<div>
<div id="divtagdefaultwrapper" dir="ltr" style="font-size:12pt; color:rgb(0,0,0); font-family:Calibri,Helvetica,sans-serif,"EmojiFont","Apple Color Emoji","Segoe UI Emoji",NotoColorEmoji,"Segoe UI Symbol","Android Emoji",EmojiSymbols">
<div>IIT, Italian Institute of Technology - www.iit.it,  in collaboration with University of Genoa - https://unige.it/en funds 2 PhD scholarships on Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning.<br>
Research and training activities are jointly conducted between the DITEN Department of University of Genova http://phd-stiet.diten.unige.it/ and IIT infrastructures in Genoa,
<br>
at the PAVIS - Pattern Analysis and Computer Vision Research line https://pavis.iit.it/ led by its Principal Investigator, Alessio Del Bue - https://www.iit.it/it/people-details/-/people/alessio-delbue<br>
 <br>
RESEARCH TOPICS:<br>
Theme A: 3D scene understanding with geometrical and deep learning reasoning<br>
Theme B: Artificial Intelligence for Human Behavior Analysis<br>
Theme C: Deep Learning for Multi-modal scene understanding<br>
Theme D: Self-Supervised and Unsupervised Deep Learning<br>
Theme E: Visual Reasoning with Knowledge and Graph Neural Networks for scene understanding </div>
<div><br>
Detailed description at:  https://pavisdata.iit.it/data/phd/2022_PhD_research_topics_PAVIS_IIT.pdf<br>
<br>
PAVIS<br>
The PhD program on the listed topics will take place at the PAVIS research line of Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) located in Genova (www.iit.it).<br>
The department focuses on activities related to the analysis and understanding of images, videos and patterns in general, even multidisciplinary, in collaboration with other research groups in IIT.
<br>
PAVIS staff has a wide expertise in computer vision and pattern recognition, machine learning, image processing, and related applications (related to assistive and monitoring AI systems).<br>
For more information, you can also browse the PAVIS webpage http://pavis.iit.it/ to see our activities and research.<br>
Successful candidates will be part of an exciting and international working environment and will work in brand new laboratories equipped with state-of-the-art instrumentation.
<br>
Excellent communication skills in English, as well as ability to interact effectively with members of the research team, are mandatory.<br>
<br>
<br>
HOW TO APPLY<br>
Full information, official call and course description are available at    <br>
ITALIAN https://unige.it/usg/it/dottorati-di-ricerca<br>
ENGLISH https://unige.it/en/usg/en/phd-programmes<br>
Official call: https://unige.it/sites/contenuti.unige.it/files/documents/Bando_XXXVII_English.pdf<br>
Course description for XXXVII Phd Course in Science and Technology for Electronic and Telecommunication Engineering, curriculum in Computer Vision, Pattern Recognition and Machine Learning (CODE 8718)
<br>
is on page 108 of the list of PhD programmes: https://unige.it/sites/contenuti.unige.it/files/documents/ANNEX_A_XXXVII%20-%20EN_0.pdf
<br>
Please follow the steps listed: <br>
1. Choose the programme, 2. Review the application, 3. Apply, following the detailed instructions
<br>
https://unige.it/sites/contenuti.unige.it/files/documents/Guida_eng_XXXVII.pdf<br>
and using the online procedure    <br>
https://servizionline.unige.it/studenti/post-laurea/dottorato/domanda<br>
<br>
WHAT TO SUBMIT<br>
A detailed CV, a research proposal under one or more topics chosen among those above indicated, reference letters, and any other formal document concerning the degrees earned.
<br>
Notice that these documents are mandatory in order to consider valid the application.<br>
Refer also to the indications stated at pg. 108 of the course description document, above mentioned.<br>
IMPORTANT: In order to apply, candidates must prepare the research proposal based on the research topics above mentioned.
<br>
Please, follow these indications to prepare it https://pavisdata.iit.it/data/phd/ResearchProjectTemplate.pdf<br>
For FURTHER INFORMATION on the research topics contact Dr. Del Bue at pavis@iit.it
<br>
<br>
DEADLINE<br>
Deadline for application is June 15, 2021 at 12 PM (noon, Italian time/CEST) <br>
STRICT DEADLINE, NO EXTENSION.<br>
Apply before deadline, the application process is not immediate: don’t wait for the final day.<br>
<br>
<br>
</div>
<span id="ms-rterangepaste-end"></span><br>
<p></p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</body>
</html>