2022年清华交叉信息研究院理论机器学习方向博士生招生
极市平台
共 1827字,需浏览 4分钟
·
2021-05-25 10:45
大家好,我是张景昭 (https://sites.google.com/view/jingzhao/home)。近期将从mit毕业并于2022年加入清华交叉信息研究院。我的主要研究方向包括优化算法分析,动态系统和控制理论研究,强化学习,online learning,泛化理论。我关注由实际问题(CV, RL, NLP 等等)和实验出发的理论分析,并且希望能够用简洁的理论来拟合现实,进而简化现有的机器学习实验技巧。
我迫切希望能够与对如下问题有兴趣的同学们合作:
优化算法分析中的结论哪些与实际试验不符合? 深度学习中有哪些反直觉反数学的现象? 深度学习中哪些复杂训练流程和参数可以被理论指导简化? 机器学习理论与物理学定理有什么区别?
如果你感兴趣,我会在交叉信息研究院为同学们从以下方面提供最好的研究环境:
与各个领域(NLP, CV, RL, game theory等)顶尖老师线下交流,合作,学习的机会。 在感兴趣的问题上,与该问题方向里国际上最前沿研究者线上讨论,合作的机会。 自由,自主的研究氛围。兴趣导向型科研。 充足的补贴。 完善的办公设施及工作配件,明亮的科研环境。
希望同学入学前可以对如下知识有熟悉的掌握
线性代数原理 (描述解释 spectral decomposition, jordan decomposition 等) 数学统计原理 (consistency, asymptotic convergence 等) 机器学习基础(SVM, MLP, random forest等经典方法) 编程入门 (完整利用pytorch或者tensorflow实现数据处理,神经网络搭建,模型训练,验证)
如下知识会对研究有一些帮助:
具体方向的domain knowledge (RL, online learning, optimization, high dimensional stats, unsupervised learning, transfer learning ...) 完成过研究项目(不限领域),或者有发表文章 软件工程基础,了解计算机系统,数据结构 熟练应用数学分析,微分几何
联系我 jzhzhang@mit.edu, 也请大家关注并申请清华叉院的暑期夏令营交叉信息研究院夏令营,截止日期5.27日, 申请
https://admission.iiis.tsinghua.edu.cn/2021/
如果觉得有用,就请分享到朋友圈吧!
公众号后台回复“83”获取朱思语:基于深度学习的视觉稠密建图和定位~
# CV内推社群邀请函 #
备注:备注:姓名-学校/公司-内推(小极-极视角-内推)
即可申请加入极市内推技术交流群,获得最新大厂内推和面经干货
每月大咖直播分享、真实项目需求对接、求职内推、算法竞赛、干货资讯汇总、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企视觉开发者互动交流~
评论