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挑战：探索情感检测的上下文敏感性以及解决这一问题的数据高效算法。
影响：提高实际环境（如医疗保健）中的性能和稳健性。
工作描述：
我们寻求一名有兴趣与我们合作的博士生，共同探索从人类行为中进行情感预测的数据驱动方法的情境敏感性。特别是，我们的目标是从经验上探索这一挑战，并开发数据高效算法来应对这一挑战。根据设想，现代智能系统将在医疗保健或教育等复杂任务环境中与人类密切合作。为了支持这项事业，情感计算旨在使这些系统能够动态地理解并响应人类在互动过程中的想法和感受。实现这一目标的主要挑战之一是情感过程与情境的紧密相关性，情感过程因文化、情境和个人因素的不同而千差万别。此外，由于隐私问题或获取可行的基本事实的复杂性等原因，在相关环境中获取大量训练数据可能比较困难。因此，现有的数据驱动方法仍然难以在不同的真实世界环境中提供可靠的情感估计。
在本项目中，您将探索训练数据集中捕获的不同语境特征如何影响用于自动情感预测的多模态机器学习方法的(1)泛化能力和(2)数据效率。您的任务将包括为这一研究制定合适的方法。根据您选择的方法，这一阶段还可能涉及设计和收集有人类参与者参与的新数据集。在这一过程中形成的洞察力基础上，您将专注于推进数据高效或稳健的机器学习技术（例如，利用特权信息或元学习进行学习），以更好地处理情境敏感性的相关方面。一方面，该项目提供了技术和经验方面的挑战，但也有理论和概念工作的空间。可以根据自己的兴趣对此进行平衡和探索。
我们的研究环境充满活力、激励性和多样性，为您提供与该领域专家合作的机会。您将在智能系统系的模式识别和生物信息学小组工作。该小组由实验室组成，研究人员从事机器学习、计算机视觉和以人为中心的人工智能等不同课题的研究。该小组非常国际化，社会活动活跃。项目期间，Bernd Dudzik 博士（以人为本的机器智能）和 Tom Viering 博士（模式识别）将为您提供指导。
offer要求
相关专业（人工智能、计算机科学、数据科学、认知科学等）硕士或同等学历（或即将毕业）。
此外，我们正在寻找具备以下基本资格的候选人：
通过课程或项目获得机器学习/深度学习和定量研究方法方面的经验。
较强的分析和概念建模能力。
良好的编程技能（最好是 Python），包括 ML 方法和库。
优秀的英语（书面和口头）能力。
即使您不符合上述所有条件，只要您愿意学习补充技能，我们也鼓励您申请。
首选可选资质：
具有多模态情感计算模型或用户建模技术方面的经验
具有收集多模态数据集或与参与者一起进行实验的经验
跨学科研究项目经验。
熟悉不同的情感理论（如认知评价理论、建构主义理论等）
在代尔夫特理工大学攻读博士学位需要具备一定的英语水平，以确保学生能够进行良好的沟通和交流，参加英语授课的博士教育课程，撰写科学文章和毕业论文。详情请查看研究生院入学要求。
offer待遇
博士候选人原则上将获得为期 4 年的聘用，但将以 2 份聘用合同的形式签订。第一份合同为期 1.5 年，在 15 个月内进行正式的 “去/不去 “进度评估。如果一切顺利并达到绩效要求，将签订一份为期 2.5 年的附加合同。
工资和福利按照荷兰大学集体劳动协议执行，从第一年的每月 2872 欧元增加到第四年的 3670 欧元。作为博士生，您将进入代尔夫特理工大学研究生院学习。代尔夫特理工大学研究生院拥有一支由导师、学术人员和导师组成的优秀团队，为您提供令人鼓舞的研究环境。博士生教育计划旨在培养您的可迁移技能、学科相关技能和研究技能。
代尔夫特理工大学提供可定制的薪酬方案、医疗保险折扣和每月工作费用补贴。可以安排灵活的工作时间。
对于国际申请者，代尔夫特理工大学提供 “来代尔夫特服务”。这项服务为新的国际雇员提供信息，帮助您做好搬迁准备并在荷兰安家落户。来到代尔夫特服务处为合作伙伴提供双重职业计划，并组织各种活动扩大您的（社交）网络。