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La Dirección de Investigación (DINV) de la Vicerrectoría de Investigación (VRI) informa sobre la postulación al concurso "Sample-efficient Sequential Bayesian Decision Making” de Facebook.
Objetivo
El objetivo de este concurso es buscar ideas y aplicaciones innovadoras de la optimización bayesiana que permitan el avance en este campo.
Temáticas
- Optimización bayesiana, modelos bayesianos, y sus aplicaciones.
Palabras claves: AutoML, Bayesian optimization, Computer Experiments, Sample-Efficient Optimization.
Se sugiere considerar el uso de BoTorch (marco modular para la investigación de optimización bayesiana desarrollada por Facebook) en los proyectos y su beneficio para la comunidad.
Beneficios
- Financiamiento para dos grants uno por USD 50.000 y otro por USD 25.000.
Fechas
- Plazo para postulación: 21 de abril de 2021, 5:00 p.m. AOE.
- Anuncio de resultados: mayo de 2021.
Requisitos
- Ser profesor/a con contrato académico de jornada completa.
- Estar de acuerdo con los Términos y Condiciones definidos por Facebook.
Restricciones e Incompatibilidades
- No hay.
Patrocinio UC
No requiere, pero sugerimos contactar a Catalina Gerstmann Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.">Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla. para obtener datos institucionales específicos para el formulario de postulación. Además, solicitamos enviar copia de la postulación para registro, seguimiento y gestión del convenio en caso de adjudicarse.
Postulación
La postulación se realiza a través del formulario de postulación en línea de Facebook.
Documentos de postulación
Para la postulación se deben preparar los siguientes documentos:
- Resumen del proyecto (1-2 páginas), en inglés.
- Presupuesto borrador con justificación (1 página), en inglés.
- CV de todos/as los/as investigadores/as, en inglés.
Más Información
- Sitio web del concurso de Facebook
- Formulario de postulación en línea de Facebook
- Consultas internas (UC): Catalina Gerstmann Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.">Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Usted necesita tener Javascript activado para poder verla.
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