<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">
<style type="text/css" style="display:none;"> P {margin-top:0;margin-bottom:0;} </style>
</head>
<body dir="ltr">
<div style="font-family: Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 255);" class="elementToProof ContentPasted2">
PhD position at IT University of Copenhagen, Denmark, starting in Summer 2023.
<div><br class="ContentPasted2">
</div>
<div class="ContentPasted2">Topic: Modelling hierarchical learning of music and speech processing.</div>
<div><br class="ContentPasted2">
</div>
<div class="ContentPasted2">How does the human brain hierarchically process music or speech? It seems the brain is dynamically adapting to the timescales in the sensation in a way that components of music, such as melodies and low base lines are processed and
 integrated differently. Furthermore, it seems crucial that the brain is using a statistical learning scheme, thus learning this adaptation by how frequently these components occur. Despite a number of existing neuroimaging studies and scarce attempts to suggest
 underlying computational principles, research for detailed models is open.</div>
<div class="ContentPasted2">We plan modelling the learning of music by studying different computational mechanisms, both, more precise and w.r.t. its functionality close to specific biological neuron models, as well as more coarse, based on general computational
 principles such as hierarchical network structure, decoding schemes, and distributed activation. The computational research will be conducted side-by-side with a series of empirical EEG studies to verify the validity and further specify the models.</div>
<div class="ContentPasted2">The project is part of a cross-departmental initiative between the departments of computer science and digital design aimed at investigating machine-learning-based computational models of the human mind in relation to digital media
 interaction. Results from this project can enable understanding human information processing better, as well as applying derived computational principles in AI and machine learning approaches of the next generation.</div>
<div><br class="ContentPasted2">
</div>
<div class="ContentPasted2">Application details:</div>
<div><br class="ContentPasted2">
</div>
<div class="ContentPasted2">The ideal candidate should have a Masters in Computer Science, Computational Neuroscience, Developmental Psychology, Cognitive Science or related fields, as well as a strong interest in interdisciplinary research, at the intersection
 of Computational Modelling and Machine Learning.</div>
<div><br class="ContentPasted2">
</div>
<div class="ContentPasted2">The salary scale will be in accordance with the Ministry of Finance’s agreement with the Danish Confederation of Professional Associations for a full-time position.</div>
<div><br class="ContentPasted2">
</div>
<div class="ContentPasted2">ITU is a teaching and research-based tertiary institution concerned with information technology (IT) and the opportunities it offers. The University offers an informal working environment, a varied everyday life, and a highly motivated,
 competent, and 160 diverse international faculty. Copenhagen has a strong educational system, a rich cultural life, universal healthcare, good childcare, and a well-functioning infrastructure. The city is also among the world’s most liveable cities according
 to the Economist Global Liveability Index.</div>
<div><br class="ContentPasted2">
</div>
<div class="ContentPasted2">Candidates will work together with Stefan Heinrich (stehe@itu.dk) and Paolo Burelli (pabu@itu.dk), and are encouraged to get in contact to develop the project details together.</div>
<div><br class="ContentPasted2">
</div>
<div class="ContentPasted2">Link to apply and further application details: https://candidate.hr-manager.net/ApplicationInit.aspx?cid=119&ProjectId=181523&DepartmentId=3439&MediaId=338</div>
Application deadline: 20 March 2023, at 23:59 CET.<br>
</div>
<div class="elementToProof">
<div style="font-family: Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<br>
</div>
<div id="Signature">
<div>
<div style="font-family: Calibri, Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 12pt; color: rgb(0, 0, 0);">
<pre cols="0">-- 
***************************
Dr. Stefan Heinrich
Assistant Professor
Computer Science Department
IT University of Copenhagen
https://stefanheinrich.net/
***************************</pre>
</div>
</div>
</div>
</div>
</body>
</html>