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博士申请 | 美国普渡大学张如琪老师组招收机器学习方向博士/硕士/实习生

PaperWeekly • 1 年前 • 190 次点击  

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普渡大学

普渡大学是世界著名的研究型大学,位于美国印第安纳州,毗邻芝加哥和印第安纳波利斯。根据 U.S. News & World Report 2022 年的排名,普渡大学计算机系(Department of Computer Science)排名全美第 20 名。


导师简介

Ruqi Zhang (张如琪),现为普渡大学计算机系助理教授。张博士于2021-2022年间在德州大学奥斯汀分校的Institute for Foundations of Machine Learning进行博后研究。此前,她于2021年在康奈尔大学获得博士学位,师从Chris De Sa教授。她的主要研究方向为概率机器学习、贝叶斯深度学习、大规模概率推断及采样方法。张博士的工作发表在NeurIPS, ICML, ICLR和 AISTATS等多个机器学习顶会,并有多篇论文获评会议Oral和Spotlight。2021年,她被评选为Spotlight Rising Star in Data Science。


个人主页:

https://ruqizhang.github.io/

招生信息

计划招收多名博士生,硕士生,实习生,及访问学生。2023秋季入学的普渡CS PhD program申请截止日期为12月20号。硕、博士具体申请步骤请参考普渡大学计算机系信息页:

https://www.cs.purdue.edu/graduate/admission/steps.html

实验室简介

我们组希望以概率论和统计学习为基础,来建立高度实用、可靠的机器学习新方法。我们专注于概率机器学习 (Probabilistic machine learning) 和贝叶斯深度学习(Bayesian deep learning),致力于开发具有理论保证的快速、稳健的训练和推断方法,以及探索它们在真实大数据与深度神经网络上的应用。我们的研究方向包括但不限于:

1. Reliable and scalable probabilistic modeling (such as uncertainty quantification, Bayesian inference, MCMC)

2. Large-scale training & inference (such as stochastic algorithms, quantization, sparse learning)

3. Learning with discrete structure (such as graph, text, binary neural networks)

4. Learning under privacy, fairness, safety constraints

招生要求

1. 计算机,统计,数学等相关专业本科或本科以上学历;

2. 具备概率,统计,机器学习基本知识;

3. 熟悉Pytorch, Jax等深度学习框架。

申请方式

有意者请将简历和成绩单发送至:ruqiz@purdue.edu







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