

Αρκετές θέσεις σύμβασης είναι ανοιχτές προς ενδιαφερόμενους, στην ερευνητική ομάδα MensXMachina. Η ομάδα μας είναι ιδιαίτερα πολυ-επιστημονική και πολύ-εθνική, ενώ επικεντρώνεται σε ανάλυση δεδομένων και μηχανική μάθηση με έμφαση στα βιοϊατρικά δεδομένα. Οι επιστημονικοί μας στόχοι περιστρέφονται κυρίως σε: (α) θεμελιώδης έρευνα σε ανακάλυψη και μοντελοποίηση αιτιότητας , (β) σχεδιασμό εργαλείων αυτόματης μηχανικής μάθησης (AutoML), (γ) προβλεπτική αναλυτική (σε Big Data).
Επιλεγμένοι υποψήφιοι θα συμμετέχουν προσφάτως απονεμηθέντα Διεθνή και Εγχώρια ερευνητικά έργα στο Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών στο Πανεπιστήμιο Κρήτης, πάνω σε Έρευνα στον Καρκίνο, Βιοϊατρική, IoTs και άλλα.
Περισσότερες πληροφορίες στα επισυναπτόμενα:
On the 21st of May @ 20:00 – Pagopoieio Prof. Tsamardinos will give a talk about AI, discussion and drink will follow
Ο κ. Τσαμαρδίνος θα συμμετάσχει ως προσκεκλημένος ομιλητής στο 3ο συμπόσιο φαρμακοεπιδημιολογίας που θα πραγματοποιηθεί στην Αλεξανδρούπολη, το διάστημα 12-14 Απριλίου 2019. Η ομιλία του θα διαπραγματεύεται το θέμα : “Αυτόματη ανάλυση βιοϊατρικών δεδομένων για όλους”
Prof. Tsamardinos will give an invited talk on 26th of February, in Inria Sophia- Antipolis MOMI2019 workshop. He will present his work on: ” Automated MAchine Learning for Biomedicine”
For more details visit: https://phd-seminars-sam.inria.fr/fr/le-monde-des-mathematiques-industrielles-momi2019/
Several contractual positions are open for our ERC Consolidator Grant that kicked off January 1st, 2015 and will run for the next 3 years. The grant is entitled “CAUSALPATH: Next Generation Causal Analysis: Inspired by the Induction of Biological Pathways from Cytometry Data“. ERC grants are prestigious European research programs that support scientific excellence and provide research autonomy and flexibility. The grant’s goals are: (a) basic research on causal discovery, causal analysis, and causal modeling, (b) application on de novo inducing signal pathways from mass cytometry data, and (c) design of automated tools for causal discovery and signal pathways. CAUSALPATH is coordinated by our group in the Computer Science Department of University of Crete in collaboration with the Computational Medicine Unit in Karolinska Insitutet. Our group is highly multi-disciplinary and multi-national focusing on data analysis and machine learning with an emphasis on biomedical data.
Further information can be found in the attached calls for expression of interest.