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香港科技大学郭毅可课题组全奖博士招生

2022/12/15 17:10:38  阅读:357 发布者:

导师简介

郭毅可教授,英国皇家工程院院士,香港科技大学首席副校长。郭教授自2002年起担任英国帝国理工学院计算系教授并于2014年起担任帝国理工资料科学研究所所长。他也是欧洲科学院院士 (MAE),英国电脑学会院士 (FBCS)。郭教授于1985年获得清华大学计算科学一级荣誉学位,1993年获得帝国理工学院计算机科学博士学位。1999年,郭教授创立了帝国学院衍生企业数据分析平台公司InforSense Limited,专门从事生命科学和医学的大资料分析。他有丰富的创业与工业界合作的经验。

郭教授的主要研究兴趣在于机器学习和大规模资料管理领域,并为许多重大研究专案作出了贡献。他现在是英国和欧洲的几个主要资料科学专案的研究者,包括Idea-Fast 4700万欧元 神经退行性疾病的生物标记探索研究项目。郭教授发表了超过250篇学术研究文章。他曾在2002年国际超级计算会议获 “最具创新奖”;2014年获国际生物信工业的顶级会议Bio-IT World 的 “最佳实践奖”;2017年获美国ACM SIGMM多媒体专委会年度”最佳开源软件奖”。

招生信息

香港科技大学郭毅可教授领导的研究团队招收创造性人工智能方向2023年秋博士生、博士后和RA。博士后和RA随时入职。香港研资局资助的主题研究项目“香港人机共生艺术创造平台技术建设”,旨在探索新的人机共生创造基础理论和系统,涉AI创造和审美、虚拟和增强现实、AI同理心、神经科学和区块链技术等多个交叉学科。申请者将与跨学科研究人员合作,为人工智能艺术开发前沿算法和系统。具体研究方向如下:

人工智能视觉艺术

视觉内容生成

3D计算机视觉

基于人类反馈的强化学习创作系统

基于奖励函数学习的艺术评价

创意交互媒体设计

人工智能音乐

虚拟歌手

AI音乐创作

多模态人机音乐共创系统 (多智能体协同及共情)

职责

1. 对上述单个研究领域进行研究,在顶级会议和期刊发表论文,撰写专利(Postdoc, PhD);

2. 辅助设计及实现实用系统,与艺术家合作实现人机共生表(PhD, RA);

3. 为艺术数据构建数据爬虫、数据库系统、nftRA);

4. 辅助指导PhDRA,撰写相关项目文档(Postdoc)。

博士要求

1. 计算机科学、电气工程、信息工程、数学或相关学科海内外名校本科/硕士;

2. 熟悉pytorch/tensorflow等深度学习框架,代码功底扎实;

3. 具有较强的自我激励和自我驱动能力,能够独立开展工作;

4. 沟通能力强,能够与多学科研究人员进行有效沟通;

5. 英语流利,良好的书面和口头沟通能力(参考科大研究生院要求);

6. 硕士毕业生应在计算机顶级会议和期刊上有良好发表记录;

7. 英语满足港科大基本要求:

https://emia.hkust.edu.hk/iip-admission

8. 加分项:

本科生获得国家奖学金或有第一作者论文发表记录;

熟悉生成模型及强化学习且有相关发表经历。

我们鼓励学生在 2022 12 1 日之前申请 HKPFS。常规申请将于 2023 5 1 日截止。

博士后要求

1. 计算机科学、电气工程、信息工程、数学或相关学科博士学位,具有多年相关经验;

2. 在顶级国际期刊上发表文章的记录;

3. 在以下一个或多个领域拥有扎实的学术经验:内容生成、NLP、计算机视觉、语音和音频处理等;

4. 熟悉深度学习算法和人工智能原理,尤其是transformerGANGNNRL等;

5. 熟悉pytorch/tensorflow等深度学习框架,以及基于CUDAGPU编程;

6. 扎实的 python/c/c++/java 编码技能;

7. 具有较强的自我激励和自我驱动能力,能够独立开展工作;

8. 沟通能力强,能够与多学科研究人员进行有效沟通;

9. 英语流利,良好的书面和口头沟通能力。

RA要求

1. 计算机科学、电子工程、信息工程、数学或相关学科硕士,3年以上相关工作经验,也可考虑经验较少但研发记录良好的候选人;

2. 在以下一个或多个领域具有扎实的系统开发经验:NLP、计算机视觉、流媒体、动画生成、语音音乐等;

3. 扎实的 python / c / c++ / java 动手编码技能;

4. 熟悉pytorch/tensorflow等深度学习框架;需要CUDAGPU编程;

5. 强烈的自我激励和独立工作;良好的沟通技巧;

6. 英语流利,良好的书面和口头沟通能力。

7. 加分项:

主流前后端框架的全栈编码经验;

熟悉基于unity的动画生成;

熟悉基于硬件(如光学相机、深度相机、运动传感器或可穿戴设备)的编程;

熟悉流媒体编解码的多媒体编程;

熟悉深度学习/算法的应用,尤其是foundation model, transformer model, gans, gnns, rl等;

虚拟人文、电影创作等行业工作经历。

申请方式

欢迎感兴趣的同学将简历发送给柳崎峰教授 qifeng200910@gmail.com,邮件标题格式:姓名 + 大学(缩写)+ 当前学位 + 博士后/博士/RA + 感兴趣方向。

转自:“科研doge”微信公众号

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