Opiekun naukowy
| Imię i nazwisko : | Tomasz Urbańczyk | |
| Email: | tomek.urbanczyk@uj.edu.pl | |
| Zakład: | Zakład Fotoniki | |
| Pracownia: | Spektroskopii Laserowej Molekuł | |
| Strona www grupy: | https://chaos.if.uj.edu.pl/dimers/index.php/pl/ |
Krótki opis
Celem pracy będzie zaimplementowanie oraz porównanie (zarówno pod względem wydajnościowym jak i pod względem jakości otrzymywanych wyników) algorytmów do wyznaczania potencjałów molekuł dwuatomowych, które wykorzystują metody sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. W szczególności mówimy tu o algorytmach wykorzystujących sieci neuronowe o różnych architekturach (w tym sieci głębokie) oraz metody ewolucyjne (tzw. algorytmy genetyczne). Językiem programistycznym wykorzystywanym na potrzeby pracy będzie język Python.
Zaletą pracy jest to, że magistrant zdobędzie wiedzę i umiejętności praktyczne przydatne zarówno w przypadku kariery akademickiej jak i na rynku pracy. W szczególności magistrant będzie mógł poszerzyć wiedzę z zakresu języka Python (lub też nauczyć się programować w tym języku) a także zdobyć praktyczne umiejętności z zakresu uczenia maszynowego oraz poznać popularne biblioteki używane w tej dziedzinie (PyTorch i/lub TensorFlow).
Główne narzędzia badawcze
- Język Python oraz biblioteki używane do uczenia maszynowego (TensorFlow, PyTorch)
Wymagania w stosunku do kandydata
- Umiejętność programowania w jakimkolwiek języku (niekoniecznie Python).
- Chęć uczenia się.
- Znajomość języka angielskiego umożliwiająca czytanie dokumentacji technicznej i lub artykułów naukowych.
- Dużym atutem będzie znajomość języka Python oraz bibliotek numpy i matplotlib.
Niespełnienie któregoś z wymagań nie dyskwalifikuje jednak kandydata, osoby zainteresowane zapraszam do kontaktu osobistego.