Convocatoria de tesistas de maestría en Deep Learning – Proyecto AndesDataCube
El proyecto “AndesDataCube: Desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial para la cuantificación de activos naturales en los Andes del Perú a partir del procesamiento de imágenes de satélite”, que recientemente obtuvo financimianeto de ProCiencia para su desarrollo, ha abierto la convocatoria para becarios interesados en desarrollar su tesis de maestría en la aplicación de técnicas de “Deep Learning” para el procesamiento de imágenes de satélite.
¿Qué te ofrecemos?
- Asesoramiento intensivo para que concluyas tu tesis de maestría.
- Financiamiento para dedicarte de manera exclusiva a la investigación*.
- Participación como co-autor en publicaciones científicas internacionales.
- Ser parte de un equipo internacional en el que profundizarás tus conocimientos en la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial.
- Constancia a nombre de la UPCH para acreditar tu participación como tesista de posgrado en el proyecto.
- Oportunidades de networking de alto nivel para tu desarrollo profesional y laboral.
*Según la escala de becas establecido por CONCYTEC
¿A quiénes está dirigido?
Egresados de carreras de ciencias básicas e ingeniería, ciencias de la computación, estadística, ciencias de la tierra o disciplinas relacionadas, que cumplan con los siguientes requisitos:
Indispensable:
- Muchas ganas de aprender y crear.
- Conocimiento intermedio del idioma inglés.
- Manejo avanzado de Python y Pytorch.
- Conocimientos de Deep Learning.
- Conocimientos en procesamiento de imágenes satelitales y/o percepción remota.
Deseable:
- Manejo de GPyTorch.
- Experiencia con Weights & Biases.
- Capacidad para trabajar de forma remota (GitHub).
- Familiaridad con técnicas de preprocesamiento y análisis de series de tiempo.
- Experiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos geoespaciales.
Indispensable:
Envíanos un correo electrónico a info@cca.org.pe (con copia a raul.loayza@upch.pe), adjuntando una breve carta de presentación y motivación, y tu CV resumido (1 página)*
*Puedes incluir enlaces de tus perfiles en Google Scholar, GitHub u otros proyectos reproducibles.
