學生讀者福利:這些大學、教授在招博士生

 2017-12-31 12:00:00.0

原標題:機器之心學生讀者福利:這些大學、教授在招博士生

作爲專注於前沿技術的媒體,我們擁有大量活躍於人工智能學術領域的讀者。最近一段時間正值海外大學博士生招募,我們與多位北美大學計算機科學教授取得了聯繫,收集了正在招募博士生的教授與實驗室信息。希望這些消息能對正在立志讀博深造的你有所幫助。

讓我們直接進入正題吧(以下按院校首字母排序):

加州大學戴維斯分校助理教授俞舟

個人簡介: 俞舟,現任加州大學戴維斯分校計算機系,助理教授(Assistant Professor at UC Davis)。博士畢業於卡耐基梅隆大學語言技術系(CMU, LTI)。本科畢業於浙江大學計算機和外語專業。

實驗室簡單介紹:Language, Multimodal and Interaction Lab。實驗室主要研究自然語言處理,多模態的機器學習和交互技術。現在有兩位博士生,四位研究生和兩個本科生。我們有很好的企業聯繫,做的研究有實際的應用場景。我們跟 Intel、Amazon、騰訊、Bosch 等公司都有合作。UC Davis 有得天獨厚的地理位置,氣候宜人,離 San Fransisco 只有一個小時車程,離南灣各大公司一個半小時車程。所以對於學生將來的就業實習是一個很大優勢。

招聘博士生數量:在新的一年會招聘兩位博士生,一位博士後。

研究方向:招收的博士的方向是: 人與機器人合作(HRI)自然語言處理或者多模態機器學習。博士後的方向相同。希望有自然語言處理和機器學習基礎的同學加入我們。

聯繫方式: joyu@ucdavis.edu

杜克大學進化智能中心助理教授陳怡然 & 助理教授李海

陳怡然教授

李海教授

由陳怡然教授和李海教授擔任聯合主任的杜克進化智能中心(Duke Center for Evolutionary Intelligence,縮寫 CEI)隸屬於杜克大學 Pratt 工程學院,主要從事:1)神經形態計算;2)深度學習加速與安全技術;3)新型存儲器與存儲系統;4)移動與邊緣計算等四方面的研究。

CEI 現有教授 3 名,博士後 2 名,博士生 19 名,訪問學者和訪問博士生 3 名。CEI 同時也是美國國家自然科學基金委員會(NSF)新型可持續智能計算產學合作中心(https://asic.pratt.duke.edu/)的領導基地,與 Facebook、三星、高通、思科、惠普、LG、美的、順豐科技、深鑑科技等著名高科技企業有長期的戰略合作關係。近五年來,CEI 成員在 NIPS/CVPR/ICCV/MICRO/HPCA/DAC 等國際頂級會議和期刊上發表過超過 200 篇學術論文,獲得 7 次最佳論文獎以及 14 次最佳論文提名。CEI 有五名博士畢業生在美國研究型大學擔任 tenure track 教職。

陳怡然教授本科及碩士畢業於清華大學,在美國普度大學獲得博士學位,曾獲得過美國 NSF CAREER Award 和 ACM SIGDA Outstanding New Faculty Award,並於 2018 年晉升爲 IEEE Fellow。

李海教授本科及碩士畢業於清華大學,在美國普度大學獲得博士學位,曾獲得 NSF CAREER Award 和 DARPA Young Faculty Award,並於 2017 年晉升爲 ACM Distinguished Member。

杜克進化智能中心 2018 年度招收博士生 4-5 名和博士後 1 名。

博士生研究方向包括: 1)神經形態電路設計與相關計算機體系結構;2)深度學習算法加速和硬件加速器設計; 3)深度學習系統安全等三個方面。博士後研究方向爲新型納米器件在神經形態電路與系統中的應用。歡迎有相關計算機與電子專業背景的同學申請。申請的同學也可直接通過電子郵件直接聯繫陳怡然教授(yiran.chen@duke.edu)或李海教授(hai.li@duke.edu )。

有關杜克進化智能中心的詳細信息請參考中心網站:https://cei.pratt.duke.edu/。

MIT 硬件智能實驗室助理教授韓鬆

韓鬆教授本科畢業於清華大學,博士畢業於斯坦福大學,師從 NVIDIA 首席科學家 Bill Dally 教授。他的研究廣泛涉足深度學習、計算機視覺和計算機體系結構。他提出的 Deep Compression 模型壓縮技術曾獲得 ICLR'16 最佳論 文,ESE 稀疏神經網絡推理引擎獲得 FPGA'17 最佳論文,引領了世界深度學習加速研究,對業界影響深遠,並於博士期間聯合創立了深鑑科技。

MIT 硬件智能實驗室介紹:深度學習目前飛速發展,其進步和成功依賴於高效的算法、有力的硬件支持以及大規模的數據集,MIT Hardware Intelligence Lab (HAN's Lab) 主要集中於前兩個方面的研究,實驗室方向包括:

  • H: High performance, High energy efficiency Hardware

  • A: Architectures and Accelerators for Artificial Intelligence

  • N: Novel algorithms for Neural Networks and Deep Learning

招聘博士生數量:每年提供兩個博士全獎。如果有其他經費來源可提供 MIT 暑期科研機會,暑研表現突出的同學第二年申請 MIT 優先考慮,歡迎大三、 研二的同學申請。

研究方向:深度學習算法 (圖像、語音、視頻),深度學習系統 (分佈式訓 練,編譯器,runtime),深度學習硬件 (FPGA,ASIC)

聯繫方式:songhan@mit.edu,http://stanford.edu/~songhan/ 附個人簡歷、Github 鏈接、research statement

賓夕法尼亞大學計算機與信息科學系任助理教授蔣陳凡夫

蔣陳凡夫,2017 年於賓夕法尼亞大學計算機與信息科學系任助理教授。2010 年畢業於中國科學技術大學少年班物理專業。2015 年於 UCLA 獲得計算機博士學位(授予工程學院 Edward K. Rice Outstanding Doctoral Student 獎)。2015 年至 2017 年 5 月於 UCLA 數學系任博士後。主要研究背景是計算固體和流體力學的偏微分方程數值解,計算機圖形學中基於物理的自然現象和固體液體的模型與仿真,彈性塑性力學,有限元法和物質點法,醫學虛擬手術仿真等。曾與迪士尼,夢工廠等工作室合作開發用於 3D 動畫如 Zootopia,Moana 的自然環境固流體解算器。

實驗室介紹:賓夕法尼亞大學的計算機圖形學實驗室隸屬於計算機系。實驗室涵蓋數字媒體設計的本科專業,圖形學和遊戲結束的研究生項目,以及人體,物理現象和 crowd 模擬的博士生實驗室,加上一個數字可視化中心和動作捕捉實驗室。實驗室擁有數百平方米的面積和豐富的計算設備和資源,包括每年持續獲得的幾十臺 VR/AR 裝置。

招聘博士生數量:每年兩個提供全獎。如果有其他經費來源(如國家公派,政府學校或公司項目資助)可有額外名額。同樣歡迎志同道合的訪問學者。

近期主要研究方向:1. 圖形學物理模擬仿真(用於特效和動畫); 2. 物理模擬,虛擬環境在場景理解和其他計算機視覺問題中的作用; 3. 機器人 task 優化,設計(同樣基於物理和 machine learning 的結合)4. 人體組織的彈性模擬和血液流體模擬,用於醫療手術的訓練,預測和計劃。

聯繫方式:cffjiang@seas.upenn.edu;http://www.seas.upenn.edu/~cffjiang

南加州大學 (USC) 助理教授任翔

任翔,南加州大學(USC)助理教授(前爲斯坦福大學訪問學者,伊利諾伊大學(UIUC)博士,Google PhD Fellow)。2018 年計劃招收 2-3 名博士生和數名訪問學者。

研究方向:從大量的非結構化數據中提取結構化知識的機器學習與 NLP 方法。

面向問題:非結構化數據上的知識獲取(信息抽取,知識表示與推理,知識圖譜構建和應用, 問答系統)。

Focused Methods:machine learning and deep learning methods for modeling sequence and graph data under weak supervision (learning with partial/noisy labels, semi-supervised learning) and indirect supervision (multi-task learning, transfer learning, reinforcement learning)。

聯繫方式:xiangren@usc.edu

這是我們發佈的第一期「博士招募」信息,我們還將繼續發佈更多招生信息,敬請期待。如果有教授希望發佈招生信息,同樣也可與我們聯繫。


文章來源:機器之心