香港城市大学计算机系机器学习与优化实验室2023-2024年度招收全奖博士(Ph.D) 1-2名。本实验致力于从优化的角度构建更加可靠的机器学习模型，从而深入理解机器学习模型的运行原理，尤其是深度神经网络。实验室当前的主要研究兴趣如下：
1. Robustness.
Efficient adversarial training algorithms.
Generalized adversarial notation.
Robustness in applications.
2. Foundations of Deep Neural Networks.
实验室的负责人 (PI) 是刘晨博士，2022年9月起任香港城市大学计算机系助理教授 (Tenure Track Assistant Professor)，博士生导师。博士岗位的入学时间是2023年9月或2024年1月。
PI将根据每个申请者的教育背景和特点，因材施教，和申请者一起讨论订立研究计划，并根据每个人的职业规划和需求支持其职业发展。
关于实验室：
1. 我们拥有香港城市大学学校层面和计算机系系所层面两个强力的GPU高性能计算集群 (HPC)。实验室另有一台自己的GPU服务器用于计算；
2. 实验室将按照国际一流实验室的培养模式，以研究为导向，给予学生充分的自由发展环境。实验室的主要目标是高质量、有深度、有影响力的研究，研究成果目标是国际高质量的会议和期刊；
3. PI将控制实验室的规模在合理的范围内，以确保对实验室的每个成员都有充分交流和指导。对于低年级博士，PI将侧重培养其科研习惯和基本能力，在初期带领其入门。对于高年级博士，PI将充分尊重其职业目标，一对一一起讨论研究项目和发展规划并且提供有价值的海内外的合作资源；
4. PI在博士阶段与微软研究院(MSR)合作并曾参加其在英国剑桥举办的夏令营，也长期与香港科技大学的张潼教授团队合作。PI深知，科学研究不是闭门造车，广泛的合作和充分的交流往往能够事半功倍。因此，实验室鼓励实验室内部、与国内外其他高校实验室以及企业之间的交流与合作。支持实验室成员参加国内外的一流学术会议。支持并鼓励高年级博士赴相关企业实习或开展研究合作。
关于该博士职位：
1. 主要研究课题为“Better and More Efficient Robust Deep Neural Networks ”，涵盖的问题包括但不限于鲁棒深度神经网络、神经网络的加速、泛化性研究、对抗攻击和防御以及相关的深度神经网络模型的性质；
2. 研究型导向课题，标准毕业年限是4年。
1. 为人诚实守信，对自己的研究产出负责，实验室对任何学术不端行为采取零容忍态度；
2. 足够的上进心、良好的沟通能力和团队协作精神。本领域的研究成果多发表在会议上，有固定的截稿日期，因此需要有一定的抗压能力；
3. 香港城市大学采用全英文授课教学，申请者需要有良好的英文听说读写能力，有托福、雅思等英语标准化考试成绩为佳（申请时非必需项，但在学校正式录取前应满足学校对于英语标准化考试的成绩要求）；
4. 良好的数学基础，尤其是代数能力，至少熟练掌握一门编程语言；
5. 需要在拟入职之日获得计算机、数学、统计、电子等相关专业的学士或以上学位。申请者本科时期的成绩不得低于80/100或者3.3/4.0。
1. 所有成功的申请者会与实验室订立合同，工资按照香港城市大学的标准按时足额发放。实验室对成员外出参与学术会议等学术活动提供资金支持；
2. 博士的基础待遇每月约1.75万港币。待遇按照学校按年调整；
3. 该职位属于“Government-Funded Student”，有资格申请学校和政府的各类奖学金。详情参见：
https://www.cityu.edu.hk/pg/research-degree-programmes/scholarships-financial-aid-and-fees
