招生季到来！UCSD、加拿大西安大略大学、MILA实验室、阿尔伯塔大学博士招生中

作为专业的全球人工智能信息服务平台，机器之心的读者中有大量活跃于人工智能学术领域的顶级学者，也有许多正在攻读 AI 方向的学生。

之前，机器之心发布了多篇与招收硕士 / 博士 / 博士后相关的文章，为广大读者传递了海内外招生的教授与实验室信息，引起了不错的反响。

如今，又到了博士招生的季节，我们整理了海内外多所实验室的招生信息。本期我们将为大家介绍加州大学圣地亚哥分校、加拿大西安大略大学、MLIA 实验室和阿尔伯塔大学的招生信息。

希望这些消息对正在立志学界深造的你有所帮助（排名不分先后）。

加州大学圣地亚哥分校助理教授虞琦

虞琦，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）计算机科学与工程系助理教授。

2017 年，在南加州大学获得计算机科学博士学位，后前往加州理工学院从事博士后研究。在前往 UCSD 任职之前，她曾在美国东北大学担任助理教授。

虞琦教授曾获谷歌教员研究奖、Adobe 数据科学研究奖、NSF CRII 奖、南加州大学最佳博士论文奖，并获得「MIT 电子与计算机领域学术新星」提名。

研究方向：将机器学习技术用于时空决策，以及可持续发展、医疗卫生和物理学领域的应用。

研究重点：物理学引导的 AI，旨在将第一性原理和数据驱动模型集成起来。

个人主页：http://roseyu.com/

实验室简介

实验室资金充足，拥有多个创新项目，与学术界、工业界和国家实验室均保持紧密合作。实验室高度重视成员们的个人和专业成长，希望尽可能地为大家创造最高产且回报率高的工作环境。

学校院系简介

加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院在全美工程学院中排名第 9 (by US.NEWS)；
计算机科学全美排名第 6 (by CSranking.org)；
圣地亚哥在「全美最适合居住的大城市」榜单中名列第五 (by WalletHub)。

招生要求

招聘博士生数量：1-2 名博士生，多名实习生。

招聘博士生方向：深度学习、非凸优化、强化学习、时空建模、物理学引导的机器学习。

联系方式：http://roseyu.com/prospective.html

加拿大西安大略大学教授 Charles Ling 和助理教授 Boyu Wang

Charles Ling，1985 年毕业于上海交通大学电子及计算机科学系（优异生、计算机科学技术和电子工程双学士），后留学美国宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系，四年内获得硕士和博士学位，现任加拿大西安大略大学计算机科学系终身教授、杰出研究员，加拿大工程院院士。

研究兴趣：深度学习和机器学习的算法及应用。

个人主页：https://cling.csd.uwo.ca

Boyu Wang，博士毕业于加拿大麦吉尔大学计算机系，后在普林斯顿大学和宾夕法尼亚大学从事博士后研究。现任加拿大西安大略大学计算机科学系助理教授，同时担任加拿大拉瓦尔大学电子计算工程系兼职教授，以及脑与心智研究所（Brain and Mind Institute）和向量学院 (Vector Institute) 的 affiliated member。

研究兴趣：机器学习的理论、算法及应用。

个人主页：https://sites.google.com/site/borriewang

实验室简介

实验室学生将由 Charles Ling 和 Boyu Wang 共同指导。

近年来，实验室研究主要集中在迁移学习和终身学习等相关方向。研究工作持续发表在多个 AI/ML 顶级会议和期刊（如 ICML、NeurIPS）。实验室和多所世界知名大学建立了广泛的合作关系，将为实验室成员提供去其他院校交流合作的机会。

招生要求

招聘博士生数量：2-4 名。

为了减轻疫情影响，实验室今年会考虑冬季入学的博士申请（2021 年 1 月份入学）。对于已经有加拿大工签或者学签的优秀学生，也会考虑 2020 秋季的申请（2020 年 9 月份入学）。

招聘博士生方向：迁移学习、终身学习、多任务学习、元学习、机器学习理论及应用。

联系方式：

charles.ling@uwo.ca (Charles Ling)；bwang@csd.uwo.ca (Boyu Wang)

加拿大 MLIA 实验室助理教授唐建

唐建博士，现任加拿大蒙特利尔学习算法研究所 (Mila) 以及蒙特利尔大学商学院助理教授，加拿大人工智能研究主席。

2014 年于北京大学信息科学技术学院获得博士学位，2014-2016 年任职微软亚洲研究院副研究员，2016-2017 年成为密歇根大学和卡内基梅隆大学联合培养博士后。

2014 年博士期间获得机器学习三大顶级会议 ICML 的最佳论文奖，2016 年获得数据挖掘顶级会议 WWW 的最佳论文提名，2020 年获得 Amazon 以及腾讯教师研究奖。他是图表示学习领域的代表性人物，发表了图表示学习领域一系列代表性的工作如 LINE、LargVis、RotatE 等。他发表的图表示学习算法 LINE 得到广泛认可，是 WWW 会议在 2015-2019 期间引用次数最多的论文。

研究兴趣：图表示学习、图神经网络，生成模型、知识图谱，以及药物发现。

个人主页：www.jian-tang.com

实验室简介

Mila 实验室是由图灵奖获得者、深度学习奠基人之一 Yoshua Bengio 教授领导的人工智能实验室，主要从事深度学习、强化学习、优化算法以及其他机器学习方法等基础科学研究，及其在不同领域的应用。

现有教师 60 人，学生 500 人左右，是目前学术界从事深度学习和强化学习的最大实验室（且仍在不断扩张中）。

实验室学术氛围非常浓厚，每周有多达十个关于深度学习以及强化学习的专题讨论班。实验室与蒙特利尔当地的科技公司（如 Element AI、Google Brain Montreal、FAIR Montreal、DeepMind Montreal 等）以及当地的其他创业公司共用一个办公室大楼，组成蒙特利尔的人工智能产学研生态系统。越来越多的国际公司（包括很多中国公司）已经进驻蒙特利尔，学生毕业后有大量的实习和工作机会。

招生要求

招聘博士生数量：2-4 名。除计算机专业以外，今年特别欢迎有生物或者物理背景的同学申请。

招聘博士生方向：图表示学习、图神经网络、生成模型、知识图谱，以及药物发现。

联系方式：jian.tang@hec.ca; tangjianpku@gmail.com

加拿大阿尔伯塔大学副教授 Li CHENG