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Análisis de Big Data y capacidad de inteligencia de máquina
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Langley Research Center (LARC) – Pasantía
Descripción del papel:
Los estudiantes tendrán la oportunidad de trabajar con un equipo de informáticos, matemáticos, especialistas en TI e ingenieros aeroespaciales. La capacidad BDAMI se centra en el trabajo con datos e información aeroespaciales, y se compone de dos áreas principales: análisis de conocimiento y descubrimiento científico intensivo de datos. Knowledge Analytics es la aplicación de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto y tecnologías de computación semántica y cognitiva para analizar y digerir grandes volúmenes de información que proporcionarán a nuestros investigadores e ingenieros los medios para obtener información, identificar tendencias, ayudar en el descubrimiento y encontrar Respuestas a preguntas complejas extrayendo conocimiento de contenido académico, web y multimedia. Actualmente estamos trabajando en pilotos en dominios científicos y de ingeniería específicos, como la cuantificación de la incertidumbre y el diseño de vehículos, utilizando las tecnologías de Watson para ayudar a los investigadores a descubrir rápidamente el conocimiento central, identificar expertos y descubrir nuevas relaciones. Data Intensive Scientific Discovery se centra en el uso de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas estadísticas / matemáticas que permitirán a nuestros científicos e ingenieros ahorrar tiempo de análisis y obtener nuevas ideas de sus datos experimentales y de simulación. El objetivo es proporcionar un conjunto de herramientas de aprendizaje automático, algoritmos y metodologías que puedan ser utilizados por investigadores / ingenieros en múltiples disciplinas. Estamos buscando estudiantes en informática, ingeniería, ciencia de datos o matemáticas aplicadas con habilidades en técnicas de aprendizaje automático, análisis estadístico, procesamiento de lenguaje natural y desarrollo de algoritmos. Los estudiantes deben sentirse cómodos con C ++, Python, MATLAB, Java, R y otras herramientas de código abierto relacionadas con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Las habilidades de comunicación efectiva también serán clave para trabajar en un entorno de equipo.
Elegibilidad:
C ++, Python, MATLAB, Java, R y otras herramientas de código abierto relacionadas con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Las habilidades de comunicación efectiva también serán clave para trabajar en un entorno de equipo.
Nivel (es) Académico (s):
Colegio – Senior
Perseguir Maestros
En busca del doctorado
Postgrado en Doctorado
Disciplinas academicas):
Ingeniería – Ingeniería informática
Matemáticas – Matemáticas Aplicadas
Tecnología – Ing. Software
Tecnología – Comp Science
