人工智能专业读研导师怎么选?建议你收藏这份名单

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转自:AI科技评论

踏上学术道路,导师选择是关键中的关键,几乎直接决定你未来科研生涯的幸福指数!随着研究生录取临近,各大院校招生大战烽烟再起,在极具潜力的人工智能领域尤其如此。

在瞄向清华、北大等传统优势院所之外,推荐你好好研究,甚至可以收藏这份「智源学者」名单。一眼望去,名单上的学者,几乎汇集了人工智能科研领域的领军人物,堪称「人工智能导师天团」,相信能帮助你快速锁定最值得追随的导师和最值得关注的学者与研究课题。

此外,据北京智源人工智能研究院院长黄铁军教授透露,该研究院作为新型研发机构本身也具有专有合作博士生招生名额。

人工智能领域的「精英俱乐部」

「智源学者」的评选标准极为严苛,实行小同行评议,真正赋予了科学家更大的技术路线决定权和经费使用权。在重大研究方向布局上,以“小同行”视角组建各个方向的智源学者团队。

相关入选者需要做到以下 3 点:

  1. 让真正内行的专家推荐认可;

  2. 具有经得起检验的学术成果和代表作;

  3. 宁缺毋滥,紧紧把关学术准入门槛。

近百位顶尖 AI 导师天团,覆盖六大研究方向

人工智能是一个综合性强、应用面广的学科。对于有志于从事人工智能研究的同学来说,首先需要对自己感兴趣、擅长的细分子研究领域有所了解,进而在子领域中寻找最适合自己的导师。

目前,智源学者的研究方向包括「人工智能的数理基础」「机器学习」「智能信息检索与挖掘」「智能体系架构与芯片」「自然语言处理」「人工智能的认知神经基础」六个重大研究方向。

据了解,重大研究方向的数量将继续扩展至十个左右。

学术顾问委员会

智源研究院设有由中国人工智能研究先驱、清华大学张钹院士,世界级人工智能与多媒体技术权威学者、北京大学高文院士,理论计算机科学泰斗、图灵奖获得者John E. Hopcroft 院士,统计机器学习宗师、加州大学伯克利分校 Michael Jordan院士,世界级计算机体系结构专家、英国曼彻斯特大学Steve Furber院士组成的学术顾问委员会,为智源研究院的科研布局提供学术建议和指导。

研究方向 1:人工智能的数理基础

数学与统计理论是人工智能技术赖以发展的重要基石。当前,我国学者在人工智能应用领域具有雄厚的研究实力,论文数量位居全球首位,华人学者多次在人工智能相关领域的顶级会议中摘得重要奖项。

然而,目前我国在人工智能理论方向的研究水平仍需提高,急需突破人工智能研究面临的可计算性、可解释性、泛化性、稳定性的重大理论挑战,以期打破基于计算机实验和神经科学的人工智能惯用建模范式,建立以数学与统计理论为第一原理的新一代人工智能方法论。

为此,「智源学者」计划设立了「人工智能的数理基础」重大研究方向。该方向的研究团队由北京大学副校长、中国科学院院士张平文领衔,担任智源首席科学家。

张平文院士是复杂流体的多尺度建模预计算、移动网络方法与应用、多尺度分析预计算等领域的权威学者,其研究成果层获得包括「国家自然科学二等奖」、「教育部高校科学技术奖自然科学一等奖」在内的多项重量级奖项。

(张平文院士)

入选该方向「智源学者」的研究人员还包括优化计算方法研究者、陈省身数学奖获得者中科院数学所戴彧虹研究员;统计机器学习理论研究者、《深度学习》“花书”中文版译者北京大学张志华教授;国际大规模并行计算领域学者、“戈登・贝尔奖”、王选杰出青年学者奖获得者北大杨超教授等。

研究方向 2:机器学习

机器学习是实现现代人工智能的支柱性技术,能够根据数据学习出具有强大推理、预测、决策功能的算法模型。目前,我国涌现出了一大批优秀的机器学习研究者。

面向当下最热门、最重要的研究场景,智源研究院「机器学习」方向旨在解决以深度学习、强化学习为代表的机器学习算法问题。

该方向的研究团队由MIT TR35 中国先锋者、IEEE “AI's 10 to Watch”入选者朱军教授领衔,担任智源首席科学家。朱军教授是机器学习基础理论、贝叶斯深度学习等领域学者,其研究成果曾获得 CCF 自然科学一等奖 ICME 最佳论文奖,目前担任人工智能顶级学术期刊 IEEE TPAMI 的副主编。

(朱军教授)

该方向的「智源学者」们目前都活跃在世界人工智能研究的一线,包括 IEEE、IAPR 双料 Fellow北京大学林宙辰教授,模式识别领域学者、IEEE Fellow、清华大学张长水教授,大规模稀疏模型学习学者、IEEE Fellow、ACM 杰出科学家、贝壳技术副总裁叶杰平,经典深度学习模型 ResNet 通讯作者、旷视科技首席科学家、西安交通大学人工智能学院院长孙剑,机器学习理论研究专家、IEEE “AI's 10 to Watch”入选者北京大学王立威教授等;以及数据挖掘领域学者、ACM 杰出科学家清华大学崔鹏教授 ,CVPR 2017 最佳论文 DenseNet 作者、清华大学助理教授黄高,ResNet 主要作者之一、旷视科技研究院基础模型组负责人张祥雨等新生代杰出学者。

研究方向 3:智能信息检索与挖掘

智能信息检索与数据挖掘是人工智能技术的重要应用场景。智源「智能信息检索与挖掘」团队旨在基于知识图谱、多模态学习、信息检索、自然语言处理、图神经网络等技术,围绕构建「个人智能信息助手」所需的关键科学和技术问题展开联合攻关。该方向由信息检索领域权威学者、中国人民大学信息学院院长、高瓴人工智能学院院长、信息检索领域顶级期刊 ACM TOIS 副主编文继荣教授领衔。

(文继荣教授)

该方向的「智源学者」人才队伍同样众星璀璨。IEEE Fellow、ACM SIGKDD 2020 时间检验奖获得者、清华大学长聘教授唐杰,IEEE Fellow、知识图谱研究学者王建勇,信息检索领域学者、清华大学刘奕群教授,分布式机器学习学者、北京大学崔斌教授,国内图神经网络与社交网络分析研究学者中科院计算所沈华伟研究员等都是智源研究院「智能信息检索与挖掘」方向的团队成员,此等阵容堪称国内信息检索领域的「半壁江山」。

研究方向 4:智能体系架构与芯片

人工智能技术的发展离不开芯片、编译器、编程框架等底层技术的突破,我国在该领域有许多急需突破的关键技术。「智能体系架构与芯片」方向智源学者从整机、编程、芯片、方法四个方面探索智能计算系统的发展,研究开源智能芯片设计方法、多类型智能芯片设计、智能计算编程编译方法、智能控制系统设计以及智能超算系统构建等问题。该方向由我国人工智能芯片设计领军人物、人工智能芯片独角兽公司“寒武纪”创始人、MIT TR35 入选者陈云霁领衔。

(陈云霁)

国内计算机体系架构与芯片设计研究学者、开源芯片研究社区推动者、中科院计算所包云岗研究员,高性能计算与编译技术学者、清华大学计算机系教授陈文光,曾在《自然》杂志上发表论文《一种类脑计算系统层次结构》的国内类脑计算系统架构学者、清华大学研究员张悠慧等都是「智源学者」智能体系架构与芯片方向的成员。

研究方向 5:自然语言处理

自然语言处理是人工智能技术最主要的应用场景之一,研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。该方向针对开放条件下基于深度学习的自然语言处理健壮性不高、推理能力弱以及可解释性差等核心挑战,由国内自然语言处理研究先驱、欧洲科学院院士、中国中文信息学会副理事长清华大学孙茂松教授领衔。

(孙茂松教授)

自然语言处理方向「智源学者」囊括了机器翻译大牛清华大学刘洋教授,多模态深度学习学者、IEEE Fellow、京东集团技术副总裁何晓冬博士,国内自然语言处理青年学者、MIT TR35 入选者、清华大学刘知远副教授等在自然语言处理领域颇有建树的青年科学家。

研究方向 6:人工智能的认知神经基础

认知科学是人工智能研究的重要源头,为设计新一代人工智能硬件和算法提供不竭的灵感源泉。「人工智能的认知神经基础」方向智源学者旨在将神经科学、认知科学和信息科学进行交叉融合,加强人工智能和脑科学的双向互动和螺旋发展。该方向由脑认知科学权威学者、清华大学基础科学讲席教授刘嘉领衔。

(刘嘉教授)

人工智能的认知神经基础方向「智源学者」囊括了中国计算神经科学学者、北京大学长聘教授吴思,生物医学成像领域学者、北京大学教授陈良怡,美国心理科学学会会士、北京大学心理与认知科学学院院长方方教授等人。

自由探索:智源青年学者

为了培育青年科学家,智源研究院凝聚起一支富有创新能力的人工智能研究创新团队——「智源青年学者」。

其中,Deformable CNN 作者、商汤科技执行研究总监代季峰博士,Transformer XL、XLNet 作者杨植麟博士,计算机视觉学者施柏鑫、鲁继文,吴文俊人工智能科技进步一等奖获得者、自然语言处理学者、清华黄民烈副教授等青年科学家在各自的研究领域取得了突出的研究成果。

人工智能研究浪潮方兴未艾,一大批青年学子正向人工智能的星辰大海发起满怀梦想的远航。

希望这份「智源学者」名单可以帮助有志报考人工智能方向研究生的学子找到心仪的导师,开始波澜壮阔的科研征程!

觉得还不错就给我一个小小的鼓励吧!

人工智能学习路线:来自中科院IT大佬的强烈推荐 学习人工智能还是具有一定难度的,一方面人工智能技术对于基础学科的要求相对比较高,另一方面人工智能的很多实验也需要场景(数据中心)的支撑,所以初学者如果想自学人工智能技术,通常需要经过多个阶段。 以下内容相关资料给大家整理了一份完整的Python人工智能学习资料包,包含学习路线图、视频课程、课件笔记pdf、实战项目源码、大厂面试题和相关电子书籍合集等,扫描下方二维码免费领取 从当前的人工智能技术体系来看,入门人工智能技术可以按照以下五个阶段来完成: 第一:编程语言。初学者自学人工智能技术.. 阅读详情

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