香港城市大学全奖博士 来源：AI求职 香港城市大学 香港城市大学（City University of Hong Kong）是一所位于中国香港的世界级公立研究型综合大学，坐落于香港中心地带。作为香港地区的顶尖高校之一，香港城市大学位居QS 世界大学排名第70位、泰晤士高等教育世界大学排名第82位；其计算机科学专业在世界一流学科排名（ARWU）中位居29位。 导师简介 马佳葳博士（Dr. Jiawei Ma，Phoenix）毕业于美国哥伦比亚大学，师从哥大工学院院长、美国工程院院士张世富教授（Prof. Shih-Fu Chang），并将于2024年秋季加入香港城市大学计算机科学系担任助理教授（Tenure-Track Assistant Professor）。在攻读博士期间，他的主要研究方向为表征学习、终身学习以及去中心化的学习机制，并在FAIR Labs @ Meta、Google Research、以及Alexa AI @ Amazon 实习；他在包括CVPR、ICLR、ICCV、AAAI、Communications Medicine在内的多个顶级会议和期刊发表论文二十余篇，并被CVPR 2023 Daily Magazine, AIP Scilight, VentureBeat等重点/封面报道。马佳葳博士曾入选CVPR 2024 Doctoral Consortium, 并获得NAACL 2021 Best Demo Paper Award。 实验室简介 Statistics & Machine Learning Lab (SMILE) 致力于从数据的角度设计创新的机器学习机制并关注实际场景下的应用，即以数据为中心的人工智能（Data-Centric AI）。针对现时热点话题，如多模态大型语言模型（Multi-Modal LLM）、生成式AI（Generative AI）等，提供新的模型可解释性以及更加直观、具备鲁棒性的研究思路。具体研究方向总结如下： 1. De-Centralized AI：从数据的角度探讨AI模型的拓展法则（Scaling Law），探讨异步训练(Asynchronous Training)下模型之间模块、输出等方面的结合（例如网络压缩、数据压缩等），从而避免对模型参数同步更新的过分依赖，减小算力需求。 2. Representation Learning for Multi-Modal Life-Long AI Agent：设计视觉领域的统一化表征（Universal Visual Representation），减少应用场景与训练场景之间的分布差异带来的影响，从而减少对实际数据的过分依赖，提升模型更新的时效性以及数据间的兼容，并将其应用到多模态理解、生成式AI、Sense-Making、具身智能（Embodied AI）等的实际场景中。 3. AI for Science: 探索人工智能技术在生物医学、材料科学、天体物理等领域的应用；同时使人工智能成为科学家的助手，提供更加高效的资料索引、实验模拟等。 4. Data Privacy & Security: 保护用户数据的隐私，构建安全可信的人工智能模型；同时设计对AI模型的抄袭检测机制，从而方便维护创作者的作品版权。 导师寄语：正如实验室的名字“SMILE”所寓意的，除了追求技术研究的深度和广度，我也希望每一位博士生在学术旅程中都能保持微笑：读博确实是一段严峻的修行，而在这段修行中，保持乐观、以积极的态度面对困难和挑战是至关重要的。同时，人工智能的研究也承担着“传递微笑”的使命，除了算法本身的提升以外，如何在跨领域应用中加速突破现有的技术限制和困境、为人类社会带来新的提升也会是人工智能研究中永恒的话题。 更多信息请见个人主页： https://blogs.cuit.columbia.edu/jm4743/? 培养目标 1. 实验室致力于提供一个高效、纯粹、富有活力的科研环境，强调交流的平等。实验室尊重每位学生的研究兴趣，会结合学生的科研背景、实际的项目需求、以及AI发展趋势，因材施教，共同讨论设计每位学生的“作品”。 2. 实验室每周组织至少一次1:1讨论，旨在提高学生的研究技能，培养学生的独立思考和创新能力。同时启发学生独立地规划并完成一个完整的作品，强化解决复杂问题的能力。 3. 实验室重视项目的管理和运营，培养学生的组织能力，学会有效交流（包括汇报、合作、指导等）。鼓励学生代表实验室参与跨领域合作（Cross-Discipline Collaboration），在合作中拓宽视野并培养团队意识，从而更好地为未来的科研和职业挑战做好准备，成为具有国际视野的科研人才。 4. 鼓励高年级学生在达到毕业要求后自由选取研究方向并推荐前往知名机构交流，包括但不限于NUS、NTU、Columbia、UW、USC、Harvard、JHU、Brown、Rutgers、ETH等学界和Meta, Google, Amazon, Tencent等业界机会。 5. 支持学生在人工智能、计算机视觉的顶级会议/期刊如CVPR、ICLR、TPAMI等以第一作者发表学术论文，资助学生参加国际学术会议。 申请须知 实验室计划在2024 ～ 2025学年招收2～3名博士生（提供全额奖学金），同时欢迎访问学者、博士后的申请（具体介绍请参考个人主页）。博士招生具体要求如下： 1. 就读于计算机科学、人工智能、电子信息/通信工程、数学、自动化等相关专业的本科、硕士毕业生； 2. 对数据科学的研究和应用有浓厚兴趣，对人工智能由自己的执着和理解； 3. 有扎实的数理基础和编程能力（Python & PyTorch），务实自驱，能够适应高强度的科研工作节奏； 4. （优先考虑）在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘、信号处理等领域的顶级会议/期刊发表过论文，或在互联网公司/研究机构有实习经历，并取得过突出成果； 5. 满足学校规定的包括语言成绩在内的硬性招生要求。 申请方式 1. 请申请人将以下内容合并至一个PDF文件中，并以【姓名-博士申请-毕业院校】为标题，发送至邮箱 jpma.smile@gmail.com： 个人简历（教育背景、论文列表、实习经历等，并提供推荐人姓名与联系方式） 研究陈述（Research Statement，写作指导请参考底部链接） 代表性论文或项目报告 成绩单 2. 请申请人同时在香港城市大学官网系统中完成申请。以防漏掉邮件，推荐同时填写Google Form (https://forms.gle/xeVtyBiUE7X2qkVo7)。所有的申请材料都被认真地评估，我会于六月下旬开始、周期性回复邮件及安排面试。 博士（Ph.D.）项目介绍： https://www.cityu.edu.hk/pg/research-degree-programmes计算机科学系介绍： https://www.cs.cityu.edu.hk/Research Statement写作指导（CMU）： https://www.cmu.edu/student-success/other-resources/handouts/comm-supp-pdfs/writing-research-statement.pdf 推荐阅读 MIT新晋副教授何恺明《计算机视觉进展》课程，附Slides与资料下载 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！