Postdoc: multiview learning and neuroimaging, Marseille
Understanding individual differences in neuroimaging using multi-view machine learning. Methods and applications.
We are seeking candidates for a two years postdoctoral, for developping new machine learning methods to deal with heterogeneous data such as anatomical, functional and diffusion MRI. This post-doc will be funded by the newly established Institute for Language, Communication and the Brain in Marseille, France (http://www.ilcb.fr), and will be awarded through a competitive selection process. The laureate will work in both the Institut de Neurosciences de la Timone (http://www.int.univ-amu.fr/) and the Laboratoire d'Informatique et Systèmes (http://www.lis-lab.fr/).
In brain imaging, traditional group analyses rely on averaging data collected in different individuals. This averaging offers a summary representation of the studied group, thus providing a way to perform inference at the population level. However, it discards the specificities of each individual, which have recently proved to carry critical information to develop diagnosis and prognosis tools for neurological and psychiatric diseases or to understand high level cognitive processes.
Estimating robust population-wise invariants while preserving individual specificities is a challenge that can be addressed by integrating the information offered by different neuroimaging modalities, such as anatomical, functional and diffusion MRI, which respectively allow assessing brain shape, activity and connectivity. This can therefore be framed as a multi-view machine learning question. The tasks of the post-doctoral fellow will consist in 1. finding adequate representations of data (e.g. graph, stack of images, …) that preserve structural information, 2. designing and implementing machine learning algorithms that exploit both the representations and the multiple views using kernel methods and/or neural networks, and 3. evaluating them on a variety of MRI datasets dedicated to studying language and communication.
The candidate should have completed a PhD in computer science, applied mathematics or electrical engineering, with a focus on machine learning. He/she should also have a strong motivation to work in neuroscience, as the working environment will be truly inter-disciplinary. Interested candidates should imperatively contact sylvain.takerkart@univ-amu.fr, francois-xavier.dupe@lis-lab.fr and hachem.kadri@lis-lab.fr before May 25 2018 for a first contact.
✔️ @ApplyTime
Understanding individual differences in neuroimaging using multi-view machine learning. Methods and applications.
We are seeking candidates for a two years postdoctoral, for developping new machine learning methods to deal with heterogeneous data such as anatomical, functional and diffusion MRI. This post-doc will be funded by the newly established Institute for Language, Communication and the Brain in Marseille, France (http://www.ilcb.fr), and will be awarded through a competitive selection process. The laureate will work in both the Institut de Neurosciences de la Timone (http://www.int.univ-amu.fr/) and the Laboratoire d'Informatique et Systèmes (http://www.lis-lab.fr/).
In brain imaging, traditional group analyses rely on averaging data collected in different individuals. This averaging offers a summary representation of the studied group, thus providing a way to perform inference at the population level. However, it discards the specificities of each individual, which have recently proved to carry critical information to develop diagnosis and prognosis tools for neurological and psychiatric diseases or to understand high level cognitive processes.
Estimating robust population-wise invariants while preserving individual specificities is a challenge that can be addressed by integrating the information offered by different neuroimaging modalities, such as anatomical, functional and diffusion MRI, which respectively allow assessing brain shape, activity and connectivity. This can therefore be framed as a multi-view machine learning question. The tasks of the post-doctoral fellow will consist in 1. finding adequate representations of data (e.g. graph, stack of images, …) that preserve structural information, 2. designing and implementing machine learning algorithms that exploit both the representations and the multiple views using kernel methods and/or neural networks, and 3. evaluating them on a variety of MRI datasets dedicated to studying language and communication.
The candidate should have completed a PhD in computer science, applied mathematics or electrical engineering, with a focus on machine learning. He/she should also have a strong motivation to work in neuroscience, as the working environment will be truly inter-disciplinary. Interested candidates should imperatively contact sylvain.takerkart@univ-amu.fr, francois-xavier.dupe@lis-lab.fr and hachem.kadri@lis-lab.fr before May 25 2018 for a first contact.
✔️ @ApplyTime
phd_OTDL-@ApplyTime.pdf
177.1 KB
We propose a PhD funding for a student willing to work on optimal transport and deep learning.
Deadline: 4th June 2018
Nicolas Courty
Associate Professor in IRISA
✔️ @ApplyTime
Deadline: 4th June 2018
Nicolas Courty
Associate Professor in IRISA
✔️ @ApplyTime
Relational Artificial Intelligence Days
August 27th - September 4th 2018
Ferrara, Italy
http://raid2018.unife.it/
✔️ @ApplyTime
August 27th - September 4th 2018
Ferrara, Italy
http://raid2018.unife.it/
✔️ @ApplyTime
Researchers, Optimization methods for on-demand planning of public buses, Faculty of Applied Economics, University of Antwerp,
https://goo.gl/Tb5932
✔️ @ApplyTime
https://goo.gl/Tb5932
✔️ @ApplyTime
University Assistant (post doc) at the Department of Business Administration, University of Vienna
https://goo.gl/Bvy31o
✔️ @ApplyTime
https://goo.gl/Bvy31o
✔️ @ApplyTime
PhD research fellow at the Centre for Educational Measurement at the University of Oslo
https://goo.gl/SjmNUR
✔️ @ApplyTime
https://goo.gl/SjmNUR
✔️ @ApplyTime
#Services #ApplyTime
🏧 برخی از خدمات تیم اپلایتایم:
1- مشاوره در مسیر اپلای
2- ویرایش #رزومه، #انگیزه_نامه، #متن_ایمیل_به_استاد، #کاور_لتر #پروپوزال، #توصیه_نامه
3- #پوزیشن_یابی و #فاند_یابی (#بورسیه_تحصیلی)
4- آمادهسازی به نحو احسن مجموعه مدارک مورد نیاز ِ مسیر اپلای
5- کلاسهای آمادگی آزمون زبان #انگلیسی، #آلمانی و #فرانسوی
6- #پذیرش گرفتن از دانشگاههای خارجی در مقاطع و رشتههای مختلف تحصیلی
7- #ترجمهی رسمی (در صورت نیاز با مهر دادگستری) مدارک دانشگاهی شامل دانشنامه، ریز نمرات و ...
8- ترجمهی متون شما: فارسی به انگلیسی، فارسی به آلمانی، فارسی به فرانسوی؛ و بالعکس
...
💻 جهت درخواست هر کدام از خدمات فوق، فقط کافی است با #ادمین کانال در ارتباط باشید.
📅 همچنین به منظور رزور کردن وقت #مشاورهی #تلفنی، #اسکایپی و یا #حضوری، تنها کافی است به ادمین کانال پیامی ارسال نمایید.
🌈 پل اولیهی ارتباط با ما:
🎭 Admin: @Dr_Apply
✔️ @ApplyTime
Move ahead! It’s apply time. Let’s go!
We know that there is a path to get there!
🏧 برخی از خدمات تیم اپلایتایم:
1- مشاوره در مسیر اپلای
2- ویرایش #رزومه، #انگیزه_نامه، #متن_ایمیل_به_استاد، #کاور_لتر #پروپوزال، #توصیه_نامه
3- #پوزیشن_یابی و #فاند_یابی (#بورسیه_تحصیلی)
4- آمادهسازی به نحو احسن مجموعه مدارک مورد نیاز ِ مسیر اپلای
5- کلاسهای آمادگی آزمون زبان #انگلیسی، #آلمانی و #فرانسوی
6- #پذیرش گرفتن از دانشگاههای خارجی در مقاطع و رشتههای مختلف تحصیلی
7- #ترجمهی رسمی (در صورت نیاز با مهر دادگستری) مدارک دانشگاهی شامل دانشنامه، ریز نمرات و ...
8- ترجمهی متون شما: فارسی به انگلیسی، فارسی به آلمانی، فارسی به فرانسوی؛ و بالعکس
...
💻 جهت درخواست هر کدام از خدمات فوق، فقط کافی است با #ادمین کانال در ارتباط باشید.
📅 همچنین به منظور رزور کردن وقت #مشاورهی #تلفنی، #اسکایپی و یا #حضوری، تنها کافی است به ادمین کانال پیامی ارسال نمایید.
🌈 پل اولیهی ارتباط با ما:
🎭 Admin: @Dr_Apply
✔️ @ApplyTime
Move ahead! It’s apply time. Let’s go!
We know that there is a path to get there!
Post-doc in multi-agent reinforcement learning at Northeastern University
This project will explore methods for multi-agent reinforcement learning for a team of aerial robots in dynamic environments. The post-doc will focus on developing learning methods, but will coordinate with other students, post-docs and professors to test the approaches with aerial robots.
For full consideration *please apply by May 25th*
Qualifications:
PhD in Computer Science or related field
Top-tier publications in the general area of multi-agent reinforcement learning (broadly defined)
Programming experience in a high-level language such as C++ or python
Self-motivated
Works well with a team
Knowledge of the following is helpful, but not required: deep reinforcement learning, decentralized POMDPs or multi-robot learning.
The position will be for up to 2 years and will be supervised by Chris Amato (http://www.ccs.neu.edu/home/camato/) at Northeastern University.
Northeastern University is located in the heart of Boston, a city with one of the richest research environments in the world, with over 10K researchers, 50K graduate students, and a top startup community. Northeastern University is home to 35,000 full- and part-time degree students. The past decade has witnessed a dramatic increase in Northeastern’s international reputation for research and innovative educational programs (according to CSRankings.org, Northeastern is ranked 19th in the USA overall and 26th in robotics). For more information about Northeastern and the College of Computer and Information Science, please visit http://www.ccis.northeastern.edu/
To apply, please send your CV and either two reference letters or contact information for two references to camato@ccs.neu.edu with MARL-postdoc in the subject. Feel free to also email if you want more info.
Christopher Amato
Assistant Professor
College of Computer and Information Science (CCIS)
Northeastern University
http://www.ccs.neu.edu/home/camato/
✔ @ApplyTime
This project will explore methods for multi-agent reinforcement learning for a team of aerial robots in dynamic environments. The post-doc will focus on developing learning methods, but will coordinate with other students, post-docs and professors to test the approaches with aerial robots.
For full consideration *please apply by May 25th*
Qualifications:
PhD in Computer Science or related field
Top-tier publications in the general area of multi-agent reinforcement learning (broadly defined)
Programming experience in a high-level language such as C++ or python
Self-motivated
Works well with a team
Knowledge of the following is helpful, but not required: deep reinforcement learning, decentralized POMDPs or multi-robot learning.
The position will be for up to 2 years and will be supervised by Chris Amato (http://www.ccs.neu.edu/home/camato/) at Northeastern University.
Northeastern University is located in the heart of Boston, a city with one of the richest research environments in the world, with over 10K researchers, 50K graduate students, and a top startup community. Northeastern University is home to 35,000 full- and part-time degree students. The past decade has witnessed a dramatic increase in Northeastern’s international reputation for research and innovative educational programs (according to CSRankings.org, Northeastern is ranked 19th in the USA overall and 26th in robotics). For more information about Northeastern and the College of Computer and Information Science, please visit http://www.ccis.northeastern.edu/
To apply, please send your CV and either two reference letters or contact information for two references to camato@ccs.neu.edu with MARL-postdoc in the subject. Feel free to also email if you want more info.
Christopher Amato
Assistant Professor
College of Computer and Information Science (CCIS)
Northeastern University
http://www.ccs.neu.edu/home/camato/
✔ @ApplyTime
Khoury College of Computer Sciences
Home - Khoury College of Computer Sciences
Explore cutting-edge computer science programs at Khoury College. Empower your future with innovative education and research opportunities.
Apply Time pinned «🔆 بیش از ۵۰ موقعیت تحصیلی جدید معرفی شد:👇 🏁 https://news.1rj.ru/str/ApplyTime_Positions»
Postdoctoral position in Machine learning/Natural language processing/Biomedical image processing
Tulane University: Computer Science
Location: New Orleans, LA
Open Date: Apr 9, 2018
Deadline: Aug 15, 2018
Denoscription
The postdoctoral fellow will work with Parisa Kordjamshidi’s research group. There are three possible research directions depending on the interests, expertise and the qualifications of the candidate:
1) Processing biomedical images as well as signals taken from artificial nerve tissues.
2) Natural language processing and extraction of semantics from language. In this direction we are interested in combining visual and textual data for understanding spatial information.
3) Research and development related to declarative learning based programming. In developing this framework, our goal is to facilitate the design of structured machine learning techniques where we enable using declarative domain knowledge in learning.
Qualifications
Minimum qualifications:
▪ Knowledge in machine learning techniques and application to the problem domains announced in the position denoscription
▪ Publication record with peer-reviewed publications
▪ Good communication and teamwork skills
▪ Interest in attending conferences
▪ Ability to handle deadlines
▪ PhD in computer science or related area.
Preferred qualifications:
▪ Experience and interest in open source software development
▪ Excellent programming and software development skills
Application Instructions
Candidates must apply via Interfolio (https://apply.interfolio.com/49982) and provide the following: a CV, cover letter, and at least three letters of recommendation.
Application Process
This institution is using Interfolio's Faculty Search to conduct this search. Applicants to this position receive a free Dossier account and can send all application materials, including confidential letters of recommendation, free of charge.
Equal Employment Opportunity Statement
Tulane University is an Equal Employment Opportunity/Affirmative Action institution committed to excellence through diversity. Tulane University will not discriminate based upon race, ethnicity, color, sex, religion, national origin, age, disability, genetic information, sexual orientation, gender identity or expression, pregnancy, marital status, military or veteran status, or any other status or classification protected by federal, state, or local law. All eligible candidates are encouraged to apply.
✔ @ApplyTime
Tulane University: Computer Science
Location: New Orleans, LA
Open Date: Apr 9, 2018
Deadline: Aug 15, 2018
Denoscription
The postdoctoral fellow will work with Parisa Kordjamshidi’s research group. There are three possible research directions depending on the interests, expertise and the qualifications of the candidate:
1) Processing biomedical images as well as signals taken from artificial nerve tissues.
2) Natural language processing and extraction of semantics from language. In this direction we are interested in combining visual and textual data for understanding spatial information.
3) Research and development related to declarative learning based programming. In developing this framework, our goal is to facilitate the design of structured machine learning techniques where we enable using declarative domain knowledge in learning.
Qualifications
Minimum qualifications:
▪ Knowledge in machine learning techniques and application to the problem domains announced in the position denoscription
▪ Publication record with peer-reviewed publications
▪ Good communication and teamwork skills
▪ Interest in attending conferences
▪ Ability to handle deadlines
▪ PhD in computer science or related area.
Preferred qualifications:
▪ Experience and interest in open source software development
▪ Excellent programming and software development skills
Application Instructions
Candidates must apply via Interfolio (https://apply.interfolio.com/49982) and provide the following: a CV, cover letter, and at least three letters of recommendation.
Application Process
This institution is using Interfolio's Faculty Search to conduct this search. Applicants to this position receive a free Dossier account and can send all application materials, including confidential letters of recommendation, free of charge.
Equal Employment Opportunity Statement
Tulane University is an Equal Employment Opportunity/Affirmative Action institution committed to excellence through diversity. Tulane University will not discriminate based upon race, ethnicity, color, sex, religion, national origin, age, disability, genetic information, sexual orientation, gender identity or expression, pregnancy, marital status, military or veteran status, or any other status or classification protected by federal, state, or local law. All eligible candidates are encouraged to apply.
✔ @ApplyTime
#ApplyTime #Apply #Chance #QA #QA16
❓ ببخشید من به تازگی بعد از اندیشیدنهای طولانی، تصمیمم رو نهایی کردم و میخوام کارای اپلای رو شروع کنم. کلاس زبان رو هم استارت زدم و هر جوری هست میخوام برم. از اونجاییکه با هزینهی شخصی نمیتونم اقدام کنم، حتما بدنبال فاند هستم. من رزومهم رو براتون بفرستم، به من میگین که آیا موفق میشم یا نه؟
🔍 اگر بعد از دیدن رزومهیتان به شما بگوییم که موفق نمیشوید، بعد از آنهمه اندیشیدنهای طولانی، و مصمم شدن برای ساختن مسیری تازه، منصرف میشوید؟
❓ خب ... معلومه ... نه!!!
🔍 خب... پس بدون توجه به حرفهای ما یا دیگران، برای دستیابی به هدفتان تلاش کنید.
رزومهی هر کسی ممکن است نقطه ضعفهایی داشته باشد، جهت شناسایی نقاط ضعف رزومه، و دریافت مشاورههایی در جهت بهبود آنها میتوانید آنرا برای ما ارسال نمایید.
🌈 با ما در ارتباط باشید:
🎭 Admin: @Dr_Apply
✔️ @ApplyTime
❓ ببخشید من به تازگی بعد از اندیشیدنهای طولانی، تصمیمم رو نهایی کردم و میخوام کارای اپلای رو شروع کنم. کلاس زبان رو هم استارت زدم و هر جوری هست میخوام برم. از اونجاییکه با هزینهی شخصی نمیتونم اقدام کنم، حتما بدنبال فاند هستم. من رزومهم رو براتون بفرستم، به من میگین که آیا موفق میشم یا نه؟
🔍 اگر بعد از دیدن رزومهیتان به شما بگوییم که موفق نمیشوید، بعد از آنهمه اندیشیدنهای طولانی، و مصمم شدن برای ساختن مسیری تازه، منصرف میشوید؟
❓ خب ... معلومه ... نه!!!
🔍 خب... پس بدون توجه به حرفهای ما یا دیگران، برای دستیابی به هدفتان تلاش کنید.
رزومهی هر کسی ممکن است نقطه ضعفهایی داشته باشد، جهت شناسایی نقاط ضعف رزومه، و دریافت مشاورههایی در جهت بهبود آنها میتوانید آنرا برای ما ارسال نمایید.
🌈 با ما در ارتباط باشید:
🎭 Admin: @Dr_Apply
✔️ @ApplyTime
Workshop on Domain Adaptation for Visual Understanding (DAVU)
Joint IJCAI/ECAI/AAMAS/ICML 2018 Workshop
https://cmt3.research.microsoft.com/DAVU2018/
http://iab-rubric.org/ijcai-davu.html
Final Paper Submission Deadline: May 14, 2018
Note: Extended version of accepted papers will be invited for consideration in one of the prestigious journals (approval pending).
Visual understanding is a fundamental cognitive ability in humans which is essential for identifying objects/people and interacting in social space. This cognitive skill makes interaction with the environment extremely effortless and provides an evolutionary advantage to humans as a species. In our daily routines, we, humans, not only learn and apply knowledge for visual recognition,we also have intrinsic abilities of transferring knowledge between related visual tasks, i.e., if the new visual task is closely related to the previous learning, we can quickly transfer this knowledge to perform the new visual task. In developing machine learning based automatedvisual recognition algorithms, it is desired to utilize these capabilities to make the algorithms adaptable. Generally traditional algorithms, given some prior knowledge in a related visual recognition task, do not adapt to a new task and have to learn the new task from the beginning. These algorithms do not consider that the two visual tasks may be related and the knowledge gained in one may be used to learn the new task efficiently in lesser time. Domain adaptation for visual understanding is the area of research, which attempts to mimic this human behavior by transferring the knowledge learned in one or more source domains and use it for learning the related visual processing task in target domain. Recent advances in domain adaptation, particularly in co-training, transfer learning, and online learning have benefited the computer vision significantly. For example, learning from high-resolution source domain images and transferring the knowledge to learning low-resolution target domain information has helped in building improved cross-resolution face recognition algorithms. This special issue will focus on the recent advances on domain adaptation for visual recognition. The organizers invite researchers to participate and submit their research papers in the Domain Adaptation workshop. Topics of interest include but are not limited to:
Novel algorithms for visual recognition using
Co-training
Transfer learning
Online (incremental/decremental) learning
Covariate shift
Heterogeneous domain adaptation
Dataset bias
Domain adaptation in visual representation learning using
Deep learning
Shared representation learning
Online (incremental/decremental) learning
Multimodal learning
Evolutionary computation-based domain adaptation algorithms
Applications in computer vision such as
Object recognition
Biometrics
Hyper-spectral
Surveillance
Road transportation
Autonomous driving
Submission Format: The authors should follow IJCAI paper preparation instructions, including page length (e.g. 6 pages + 1 extra page for reference).
Important Dates:
Submission deadline: May 14, 2018
Decision notification: May 25, 2018
Paper Submission Page: https://cmt3.research.microsoft.com/DAVU2018/
—
Mayank Vatsa, PhD
Vice President (Publications), IEEE Biometrics Council
Head, Infosys Center for Artificial Intelligence
Associate Professor, IIIT-Delhi, India
Adjunct Associate Professor, West Virginia University, USA
http://iab-rubric.org/
http://cai.iiitd.ac.in/
http://ieee-biometrics.org/
✔️ @ApplyTime
Joint IJCAI/ECAI/AAMAS/ICML 2018 Workshop
https://cmt3.research.microsoft.com/DAVU2018/
http://iab-rubric.org/ijcai-davu.html
Final Paper Submission Deadline: May 14, 2018
Note: Extended version of accepted papers will be invited for consideration in one of the prestigious journals (approval pending).
Visual understanding is a fundamental cognitive ability in humans which is essential for identifying objects/people and interacting in social space. This cognitive skill makes interaction with the environment extremely effortless and provides an evolutionary advantage to humans as a species. In our daily routines, we, humans, not only learn and apply knowledge for visual recognition,we also have intrinsic abilities of transferring knowledge between related visual tasks, i.e., if the new visual task is closely related to the previous learning, we can quickly transfer this knowledge to perform the new visual task. In developing machine learning based automatedvisual recognition algorithms, it is desired to utilize these capabilities to make the algorithms adaptable. Generally traditional algorithms, given some prior knowledge in a related visual recognition task, do not adapt to a new task and have to learn the new task from the beginning. These algorithms do not consider that the two visual tasks may be related and the knowledge gained in one may be used to learn the new task efficiently in lesser time. Domain adaptation for visual understanding is the area of research, which attempts to mimic this human behavior by transferring the knowledge learned in one or more source domains and use it for learning the related visual processing task in target domain. Recent advances in domain adaptation, particularly in co-training, transfer learning, and online learning have benefited the computer vision significantly. For example, learning from high-resolution source domain images and transferring the knowledge to learning low-resolution target domain information has helped in building improved cross-resolution face recognition algorithms. This special issue will focus on the recent advances on domain adaptation for visual recognition. The organizers invite researchers to participate and submit their research papers in the Domain Adaptation workshop. Topics of interest include but are not limited to:
Novel algorithms for visual recognition using
Co-training
Transfer learning
Online (incremental/decremental) learning
Covariate shift
Heterogeneous domain adaptation
Dataset bias
Domain adaptation in visual representation learning using
Deep learning
Shared representation learning
Online (incremental/decremental) learning
Multimodal learning
Evolutionary computation-based domain adaptation algorithms
Applications in computer vision such as
Object recognition
Biometrics
Hyper-spectral
Surveillance
Road transportation
Autonomous driving
Submission Format: The authors should follow IJCAI paper preparation instructions, including page length (e.g. 6 pages + 1 extra page for reference).
Important Dates:
Submission deadline: May 14, 2018
Decision notification: May 25, 2018
Paper Submission Page: https://cmt3.research.microsoft.com/DAVU2018/
—
Mayank Vatsa, PhD
Vice President (Publications), IEEE Biometrics Council
Head, Infosys Center for Artificial Intelligence
Associate Professor, IIIT-Delhi, India
Adjunct Associate Professor, West Virginia University, USA
http://iab-rubric.org/
http://cai.iiitd.ac.in/
http://ieee-biometrics.org/
✔️ @ApplyTime
IAB Lab
Home
IAB Lab @ IIT Jodhpur | image analysis & biometrics lab
#ApplyTime #English #Apply #QA #QA9
سلام
❓من خیلی عجله دارم برای ادامهی تحصیل در خارج از کشور؛ و نیاز به مدرک زبان دارم. ولی زبانم خوب نیست. میشه یه روشی پیشنهاد کنین که خیلی خیلی زود بتونم جواب بگیرم؟
💡 متاسفانه هیچ روش خیلی خیلی سریعی برای یادگیری زبان وجود ندارد. فرآیند زبانآموزی در دنیای واقعی و بهدور از تبلیغات، فرآیندی زمانبر بوده که در بستر زمان رخ میدهد. برای آنکه این فرآیند تسریع شود لازم است که زمان و انرژی زیادی بگذارید و با تلاش زیاد و مستمر دائما خود را با زبان درگیر کنید. شرکت در کلاسهای زبان، تمرین کردن با خودتان یا با دوستی که در حال زبانآموزی است یا زبانش از شما بهتر میباشد، و البته داشتن معلوم خصوصی میتواند به سرعت بخشیدن این روند کمک کند.
✔️ @ApplyTime
❓آخه من شنیدم که میگن آزمون تافل یا آیلتس تکنیکیه و اگه اون تکنیکها رو بلد باشی میتونی به نمرهی مطلوب برسی. برخیا میگن طی 10-20 جلسه هم ممکنه. نظر شما در اینباره چیه؟
💡 نظر ما این است که فرآیند زبانآموزی، فرآیندی زمانبر بوده و تنها در بستر زمان رخ میدهد!! در آزمونهای استاندارد زبان مانند تافل یا آیلتس، با وجود اینکه دانستن برخی از تکنیکها میتواند به شما کمک کند که زمان، انرژی و فکرتان را در هنگام آزمون بهتر مدیریت کنید، اما موفقیت در این آزمونها ریشه در دانش زبان عمومی شما دارد که کسب این مهارت در زبان، تنها در بستر زمان رخ میدهد.
🔍 چنانچه قصد اپلای دارید و زبان شما مناسب نمیباشد، برای اینکه به هدف خود یعنی تحصیل در یک کشور خارجی برسید، حتما زمانی را هم برای زبانآموزی کنار بگذارید؛ نسبت به سطح زبان خود و دریافت نتیجهی مطلوب واقعبین بوده و با خودتان صادق باشید!
✔️ @ApplyTime
❓میتونم یه کشوری برم اول زبان بخونم و بعد همونجا یا یه کشور دیگه ادامهی تحصیل بدم؟
💡 بله این امکان وجود دارد که ابتدا برای دورهی زبان ِ برخی از کشورها اقدام کنید و پس از کسب مدرک زبان مطلوب در همانجا یا کشور دیگری به تحصیل در رشتهی خودتان بپردازید.
🎈 اما ما این روش را اصلا توصیه نمیکنیم. چرا که طی کردن دورهی زبان در یک کشور خارجی بسیار پر هزینه میباشد. مثلا ممکن است شما در ایران با 1 یا 2 میلیون تومان و صرف مدت زمان کافی (بسته به سطح کنونیتان) به نتیجهی مطلوب برسید. اما رسیدن به این نتیجهی مطلوب در یک کشور خارجی چند ده میلیون تومان برای شما هزینه خواهد داشت؛ و از نظر زمانی نیز آنطور نیست که خیلی زیاد سرعت رسیدن به پاسخ را افزایش دهد.
🔍 چیزی که برای ادامهی تحصیل در یک دانشگاه خارجی نیاز دارید (از منظر زبان)، صرفا یک مدرک زبان در سطح مطلوب است؛ اینکه این مدرک زبان را در ایران و یا یک کشور خارجی کسب کرده باشید، در رزومهی شما تاثیری نخواهد داشت.
✔️ @ApplyTime
❓یعنی من اول برم چند ماه فقط زبان بخونم بعد تازه به فکر کارای اپلای باشم؟
💡 با وجود اینکه این روش بسته به شرایط دانشجو میتواند استراتژی خوبی باشد، اما پیشنهاد ما این است که این امور را به صورت موازی جلو ببرید. یعنی همزمان که در حال زبانآموزی هستید، مقدمات اولیه برای اپلای را نیز آماده کنید.
🔍 مقدمات اولیهی اپلای نظیر پیدا کردن کشوری مناسب با اهداف شما، دانشگاهی که رشتهی شما را داشته باشد و با شرایط شما سازگار باشد، پیدا کردن استاد مناسب و یا بورسیههای تحصیلی، و البته آمادهسازی داکیومنتهایی نظیر رزومه، انگیزهنامه، کاور لتر، و متن ایمیل به استاد (که داکیومنتهای بسیار مهمی هستند) نیازمند صرف زمان زیادی میباشند.
🎾 بنابراین پیشنهاد ما موازیکاری با یک استراتژی مطلوب میباشد.
🔰 در مسیر اپلای، از آغاز تا پرواز با شما هستیم. با ما در ارتباط باشید:
🎭 Admin: @Dr_Apply
✔️ @ApplyTime
سلام
❓من خیلی عجله دارم برای ادامهی تحصیل در خارج از کشور؛ و نیاز به مدرک زبان دارم. ولی زبانم خوب نیست. میشه یه روشی پیشنهاد کنین که خیلی خیلی زود بتونم جواب بگیرم؟
💡 متاسفانه هیچ روش خیلی خیلی سریعی برای یادگیری زبان وجود ندارد. فرآیند زبانآموزی در دنیای واقعی و بهدور از تبلیغات، فرآیندی زمانبر بوده که در بستر زمان رخ میدهد. برای آنکه این فرآیند تسریع شود لازم است که زمان و انرژی زیادی بگذارید و با تلاش زیاد و مستمر دائما خود را با زبان درگیر کنید. شرکت در کلاسهای زبان، تمرین کردن با خودتان یا با دوستی که در حال زبانآموزی است یا زبانش از شما بهتر میباشد، و البته داشتن معلوم خصوصی میتواند به سرعت بخشیدن این روند کمک کند.
✔️ @ApplyTime
❓آخه من شنیدم که میگن آزمون تافل یا آیلتس تکنیکیه و اگه اون تکنیکها رو بلد باشی میتونی به نمرهی مطلوب برسی. برخیا میگن طی 10-20 جلسه هم ممکنه. نظر شما در اینباره چیه؟
💡 نظر ما این است که فرآیند زبانآموزی، فرآیندی زمانبر بوده و تنها در بستر زمان رخ میدهد!! در آزمونهای استاندارد زبان مانند تافل یا آیلتس، با وجود اینکه دانستن برخی از تکنیکها میتواند به شما کمک کند که زمان، انرژی و فکرتان را در هنگام آزمون بهتر مدیریت کنید، اما موفقیت در این آزمونها ریشه در دانش زبان عمومی شما دارد که کسب این مهارت در زبان، تنها در بستر زمان رخ میدهد.
🔍 چنانچه قصد اپلای دارید و زبان شما مناسب نمیباشد، برای اینکه به هدف خود یعنی تحصیل در یک کشور خارجی برسید، حتما زمانی را هم برای زبانآموزی کنار بگذارید؛ نسبت به سطح زبان خود و دریافت نتیجهی مطلوب واقعبین بوده و با خودتان صادق باشید!
✔️ @ApplyTime
❓میتونم یه کشوری برم اول زبان بخونم و بعد همونجا یا یه کشور دیگه ادامهی تحصیل بدم؟
💡 بله این امکان وجود دارد که ابتدا برای دورهی زبان ِ برخی از کشورها اقدام کنید و پس از کسب مدرک زبان مطلوب در همانجا یا کشور دیگری به تحصیل در رشتهی خودتان بپردازید.
🎈 اما ما این روش را اصلا توصیه نمیکنیم. چرا که طی کردن دورهی زبان در یک کشور خارجی بسیار پر هزینه میباشد. مثلا ممکن است شما در ایران با 1 یا 2 میلیون تومان و صرف مدت زمان کافی (بسته به سطح کنونیتان) به نتیجهی مطلوب برسید. اما رسیدن به این نتیجهی مطلوب در یک کشور خارجی چند ده میلیون تومان برای شما هزینه خواهد داشت؛ و از نظر زمانی نیز آنطور نیست که خیلی زیاد سرعت رسیدن به پاسخ را افزایش دهد.
🔍 چیزی که برای ادامهی تحصیل در یک دانشگاه خارجی نیاز دارید (از منظر زبان)، صرفا یک مدرک زبان در سطح مطلوب است؛ اینکه این مدرک زبان را در ایران و یا یک کشور خارجی کسب کرده باشید، در رزومهی شما تاثیری نخواهد داشت.
✔️ @ApplyTime
❓یعنی من اول برم چند ماه فقط زبان بخونم بعد تازه به فکر کارای اپلای باشم؟
💡 با وجود اینکه این روش بسته به شرایط دانشجو میتواند استراتژی خوبی باشد، اما پیشنهاد ما این است که این امور را به صورت موازی جلو ببرید. یعنی همزمان که در حال زبانآموزی هستید، مقدمات اولیه برای اپلای را نیز آماده کنید.
🔍 مقدمات اولیهی اپلای نظیر پیدا کردن کشوری مناسب با اهداف شما، دانشگاهی که رشتهی شما را داشته باشد و با شرایط شما سازگار باشد، پیدا کردن استاد مناسب و یا بورسیههای تحصیلی، و البته آمادهسازی داکیومنتهایی نظیر رزومه، انگیزهنامه، کاور لتر، و متن ایمیل به استاد (که داکیومنتهای بسیار مهمی هستند) نیازمند صرف زمان زیادی میباشند.
🎾 بنابراین پیشنهاد ما موازیکاری با یک استراتژی مطلوب میباشد.
🔰 در مسیر اپلای، از آغاز تا پرواز با شما هستیم. با ما در ارتباط باشید:
🎭 Admin: @Dr_Apply
✔️ @ApplyTime
The Knowledge Engineering Group of the Department of Computer Science at the
Technical University in Darmstadt, Germany
has an immediate opening for a
*Doctoral Researcher* (Wissenschaftlicher Mitarbeiter)
in the area of
*machine learning*.
The task of the job holder is primarily to carry out the project work for a
research project for the *early detection of epidemiological hazards* using
machine learning.
*Deadline* for application: *20th of May 2018*
https://www.ke.tu-darmstadt.de/staff/jobs/ESEG
✔️ @ApplyTime
Technical University in Darmstadt, Germany
has an immediate opening for a
*Doctoral Researcher* (Wissenschaftlicher Mitarbeiter)
in the area of
*machine learning*.
The task of the job holder is primarily to carry out the project work for a
research project for the *early detection of epidemiological hazards* using
machine learning.
*Deadline* for application: *20th of May 2018*
https://www.ke.tu-darmstadt.de/staff/jobs/ESEG
✔️ @ApplyTime