<!DOCTYPE html><html><head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
  </head>
  <body>
    <font face="Candara"><b>APOLOGIES FOR MULTIPLE POSTINGS<br>
      </b>================================<br>
    </font>
    <p class="xmsonormal"><b><span lang="EN-US" style="font-family:"Calibri",sans-serif;color:black">PHD
          POSITIONS ON COMPUTATIONAL VISION AND MACHINE LEARNING AT IIT
          – </span></b><b><span lang="EN-US" style="font-family:"Calibri",sans-serif">AIGO, <span style="color:black"></span><span style="color:black">IN
            COLLABORATION WITH UNIVERSITY OF GENOA, ITALY </span></span></b><span lang="EN-US"></span></p>
    The Italian Institute of Technology – IIT,  <a href="https://www.iit.it" moz-do-not-send="true">www.iit.it</a> –
    in collaboration with University of Genoa, <a href="https://unige.it/en" class="moz-txt-link-freetext" moz-do-not-send="true">https://unige.it/en</a> – funds PhD
    scholarships on Computational Vision, Automatic Recognition and
    Learning. <br>
    <br>
    Research and training activities are jointly conducted between the
    DITEN Department of University of Genova <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://phd-stiet.diten.unige.it/" moz-do-not-send="true">http://phd-stiet.diten.unige.it/</a>
    and IIT infrastructures in Genoa, at the AIGO – AI for Good - <a href="https://aigo.iit.it" class="moz-txt-link-freetext" moz-do-not-send="true">https://aigo.iit.it</a>, led by prof.
    Vittorio Murino.<br>
     <br>
    <br>
    <b>RESEARCH TOPICS<br>
    </b><b>AIGO Themes range from A to L:<br>
    </b>Theme A: Disentangled Representation Learning via Diffusion
    Models<br>
    Theme B: Continual generalized category discovery , incremental
    learning<br>
    Theme C: Advancing Temporal Multimodal Understanding through
    Prompt-Adaptive MLLMs<br>
    Theme D: Unlearning in Multimodal Healthcare Data<br>
    Theme E: Multimodal scene understanding<br>
    Theme F: Few-shot Anomaly Detection in Medical Data<br>
    Theme G: Discovery and mitigate bias in deep neural networks <br>
    Theme H: Federated Learning by multimodal generative modeling<br>
    Theme I: Biomedical imaging & Neuroimaging<br>
    Theme L: Computer vision into the wild<br>
    <br>
    More detailed information on the specific themes and indication of
    supervisors, at <br>
    <a href="https://pavisdata.iit.it/data/phd/ResearchTopicsPhD_2025_2026_IIT-AIGO_PAVIS.pdf" moz-do-not-send="true">https://pavisdata.iit.it/data/phd/ResearchTopicsPhD_2025_2026_IIT-AIGO_PAVIS.pdf<br>
    </a><br>
    AIGO is a recently born research unit focusing on activities related
    to the analysis and understanding of images, videos and patterns in
    general, also in collaboration with other research groups at IIT. <br>
    AIGO main focus is the learning with imperfect data, meaning in
    unsupervised, semi-supervised and self-supervised scenarios, noisy
    labeling, biased data and imbalanced classes.<br>
    AIGO staff has a wide expertise in computer vision and pattern
    recognition, machine and deep learning, image processing, and
    related applications, especially, but not limited to, of
    biomedical/biological nature. Multimodal and generative learning are
    other keywords characterizing AIGO activities.<br>
    For more information, you can also browse prof. Murino webpage, to
    see his activities and research.<br>
    <br>
    <br>
    <b>WHERE<br>
    </b>The PhD program on the listed topics will take place at the
    research line of IIT located in Genova, Italy (<a href="www.iit.it" class="moz-txt-link-freetext" moz-do-not-send="true">www.iit.it</a>)<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 teams, are
    mandatory.<br>
    <br>
    <br>
    <b>HOW TO APPLY<br>
    </b>Full information, official call and course description are
    available at <br>
    ITALIAN <a href="https://unige.it/dottorati-di-ricerca" class="moz-txt-link-freetext" moz-do-not-send="true">https://unige.it/dottorati-di-ricerca</a><br>
    ENGLISH <a href="https://unige.it/dottorati-di-ricerca" moz-do-not-send="true">https://unige.it/en/students/phd-programmes</a><br>
    <br>
    Official call: <a class="moz-txt-link-freetext" href="https://unige.it/sites/unige.it/files/2025-06/Notice%20of%20competition.pdf" moz-do-not-send="true">https://unige.it/sites/unige.it/files/2025-06/Notice%20of%20competition.pdf</a><br>
    Course: SCIENCE AND TECHNOLOGY FOR ELECTRONIC AND TELECOMMUNICATION
    ENGINEERING<br>
    Curriculum: COMPUTATIONAL VISION, AUTOMATIC RECOGNITION AND LEARNING
    (CODE 11254)<br>
    Annex A: <a href="https://unige.it/sites/unige.it/files/2025-06/Annex%20A.pdf" class="moz-txt-link-freetext" moz-do-not-send="true">https://unige.it/sites/unige.it/files/2025-06/Annex%20A.pdf</a>
    <br>
    The candidate can easily find the right curriculum to apply by
    searching the word "Murino" in the Annex A pdf document<br>
    <br>
    <b>Apply for the position: <br>
    </b><a href="https://unige.it/en/students/phd-programmes" class="moz-txt-link-freetext" moz-do-not-send="true">https://unige.it/en/students/phd-programmes</a>
    <br>
    (follow Step 3)<br>
    <br>
    <br>
    <b>WHAT TO SUBMIT<br>
    </b>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 in the course description
    document, above mentioned.<br>
    <br>
    <b>IMPORTANT:</b> 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: <br>
    <a href="https://pavisdata.iit.it/data/phd/ResearchProjectTemplate.pdf" moz-do-not-send="true">https://pavisdata.iit.it/data/phd/ResearchProjectTemplate.pdf<br>
    </a><br>
    For FURTHER INFORMATION on the research topics contact Vittorio
    Murino at <a href="mailto:vittorio.murino@iit.it" moz-do-not-send="true" class="moz-txt-link-freetext">vittorio.murino@iit.it</a><br>
    <br>
    <br>
     <br>
    <b>DEADLINE<br>
    </b>Deadline for application is July 9, 2025 at 12 PM (noon, Italian
    time/CEST)  <br>
    <br>
    ============================ <span lang="EN-US"></span>
    <pre class="moz-signature" cols="72">-- 
Vittorio

*******************************************
Prof. Vittorio Murino, Ph.D.

AIGO -- AI for Good
Istituto Italiano di Tecnologia
via Enrico Melen 83, Building B, Floor 8
16152 Genova, Italy

Mobile: +39 329 6508554
E-mail: <a class="moz-txt-link-abbreviated moz-txt-link-freetext" href="mailto:vittorio.murino@iit.it" moz-do-not-send="true">vittorio.murino@iit.it</a>

<a class="moz-txt-link-freetext" href="https://www.vittoriomurino.com" moz-do-not-send="true">https://www.vittoriomurino.com</a>
********************************************</pre>
  </body>
</html>