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AI科技评论今天继续推出海内外高校AI博士招生,来自香港理工大学、哥伦比亚大学的教授正在招收博士生,他们分别是李青教授、范文琦博士(研究助理教授)以及俞舟教授。

导师:李青教授(Chair Professor兼电子计算学系主任)
导师主页:https://www4.comp.polyu.edu.hk/~csqli/
范文琦博士(研究助理教授)
导师主页 https://wenqifan03.github.io学校及课题组简介:
香港理工大学位于中国香港特别行政区,QS 最新排名世界 66 位。计算机系(Department of Computing)QS 学科排名 51-100,U.S.News 学科排名 26, 有众多IEEE Fellow及知名学者。李青教授,香港理工大学电子计算学系Chair Professor兼系主任。主要研究领域为:机器学习、数据挖掘、人工智能,及在multi-modal data fusion, social media mining, event modeling and detection, and sentiment analysis等领域的应用。在相关领域已经发表了超过480篇论文,主要科研成果发表于TPAMI、TKDE、ICCV、WWW、KDD、SIGMOD、VLDB、VLDBJ、ICDE、AAAI、IJCAI、ACM MM等。Google Scholar引用量达20,900次。李青教授还(曾)担任多个国际主流期刊的副主编/领域主编,包括人工智能领域顶级期刊IEEE Transactions on Artificial Intelligence(TAI),数据库领域顶级期刊IEEE TKDE、英特网技术领域顶级期刊ACM Transactions on Internet Technology (TOIT) 和万维网领域的主流期刊WWW Journal等。他同时还是IEE/IET (UK) Fellow,CCF distinguished member等。详情请见:https://www4.comp.polyu.edu.hk/~csqli/
范文琦博士,香港理工大学电子计算学系研究助理教授。博士毕业于香港城市大学计算机系,曾在密西根州立大学(汤继良教授团队)进行学术访问。主要研究领域为数据挖掘和机器学习、特别是在图挖掘、推荐系统等领域的应用。主要科研成果发表于 TKDE、KDD、WWW、ICDE、AAAI、IJCAI、RecSys、WSDM、SDM等,并担任ICML/ICLR/NeurIPS/KDD/WWW/AAAI/IJCAI/CIKM/WSDM, TKDE/TIST/TKDD/TOIS/TAI等会议或期刊的(S)PC/评审。他曾在顶级会议WW W2021/IJCAI2021/ICAPS2021组织tutorials,获得广泛关注和好评。
详细请见:https://wenqifan03.github.io/招生简介:
计划招收多名全奖博士生,2022年春季或2022年秋季入学均可。
要求:
计算机、统计、数学、电子、自动化等相关专业;诚实守信,对科研有热情,做事有毅力;有扎实的编程能力和数学基础;有较强英语阅读、写作和沟通能力;有计算机视觉、机器学习、数据挖掘、深度学习相关研究经历和论文发表者加分。
- (1)Hong Kong PhD Fellowship Scheme (HKPFS),monthly stipend: HK$26,900
(2)PolyU Presidential PhD Fellowship Scheme (PPPFS),monthly stipend: HK$26,600
(3)PolyU Research Postgraduate Scholarship (PRPgS), monthly stipend: HK$18,100
详细请见:https://www.polyu.edu.hk/gs/hkpfs/what_is_the_fellowship.html
此外,研究团队长期招聘博士后和研究助理,及联合培养博士项目(如UTS、CAS、SUSTech等),欢迎联系。
联系方式:
感兴趣的同学按照下面的邮件格式把简历发到邮箱:wenqifan@polyu.edu.hk,同时抄送qing-prof.li@polyu.edu.hk邮件主题:PhD/Postdoc/RA Open Position YourName正文:个人经历简介,包括毕业院校,GPA/ranking, GRE/TOEFL/IELTS scores, publications/research experience, etc.邮件附件:最新 CV及相关文件。

导师主页:https://www.cs.columbia.edu/~zhouyu/自然语言处理,对话系统,语言生成,多模态,机器人与人交互。有很强的自然语言和机器学习背景。英语水平好。有顶会论文,有好的软件工程能力,有自己的职业规划。
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