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[分享] UIUC张欢实验室招收AI方向全奖Fall 2024博士生/博士后; 长期招聘实习生

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发表于 2024-11-3 13:55 | 显示全部楼层 |阅读模式

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导师个人主页:https://www.huan-zhang.com/


我本科毕业于浙江大学,博士毕业于UCLA计算机系,曾在卡内基梅隆大学(CMU)计算机系做博后,现在UIUC电子和计算机工程系(ECE)任助理教授。在博士和博后期间,我在AI和神经网络的鲁棒性、安全性方向有许多开创性工作,数十篇论文发表于NeurIPS,ICML,ICLR等机器学习方向顶会,引用量超过10000次。我同时创建了多个开源软件项目,其中alpha-beta-CROWN是当前神经网络形式验证的最好工具之一,在国际神经网络验证大赛(VNN-COMP)中连续三年(2021, 2022, 2023)获得第一名,击败了来自斯坦福大学、牛津大学等来自世界各地的团队。我发起了ICML Workshop on Formal Verification of Machine Learning (2022, 2023),是第一个在机器学习顶会上关于形式验证问题的研讨会。我的研究得到了IBM PhD Fellowship, Schmidt Futures AI2050 Early Career Fellowship等奖项。更多详细情况详见个人主页:huan-zhang.com
研究方向:

实验室研究的大方向是构建在关键系统(如飞机、无人车)中值得信赖的机器学习系统,打开AI模型的黑盒,让公众有信心信任AI。比如用AI来取代飞行员驾驶飞机,我们需要怎样向乘客保证AI是可靠的?在现在AI大模型广泛应用的背景下,如何保证它们能够在社会中安全使用,带来较少的负面影响,是之后很多年都非常重要的研究问题。我的研究方法重视理论分析和见解,但也同时注重算法的实用性和可扩展性,以及算法的应用和影响。目前具体的研究方向有以下几个:
1. 可信任机器学习 (Trustworthy machine learning),包括模型的鲁棒性、安全性、公平性、可解释性,以及机器学习算法的隐私、泛化、不确定性等相关问题。
2. 机器学习的形式验证方法 (formal verification for machine learning),特别是如何证明深度神经网络符合严格的形式化规范,进一步提升形式验证方法在AI模型中的有效性。对于有兴趣将算法转化为有更大实际影响的工具箱的同学,可以进一步来完善我们的alpha-beta-CROWN神经网络验证器,让它用在更大的模型和更多的应用中,获得远超于一两篇论文的影响力。
3. 数学优化方法(optimization)和程序验证(program verification)方法:如何将这些方法应用在可信任机器学习上,以及如何使用机器学习来提升传统方法的性能。
4. 机器学习和计算机安全方向的结合(Machine learning + computer security),比如研究机器学习在计算机软件、自治系统(autonomous system,如无人车)、信息物理系统(CPS)等领域中应用时的安全问题。
5. 可信任机器学习的交叉学科,特别是机器学习有很大应用前景的工程领域,例如控制理论(control theory)、电力系统(power system)、机器人学(robotics)等。
招生标准:

最重要的是对科学研究工作有热情和兴趣,有自己独立解决问题和探索问题的能力,和想在自己研究领域做到最强的耐心和决心。我这边的项目有偏向理论的也有偏向应用的,所以如果你数理基础扎实,或者是有非常强的编程和工程能力,都能够找到合适自己的项目。除了AI/机器学习方向的学生,特别欢迎有交叉方向背景的学生加入(如software engineering, programming languages, formal methods, cyberphysical systems, computer security等)。不要求已经有论文发表,也不要求在上面列出来的方向有过研究经历,但仍然要求有很强的文献阅读和快速学习新的方向的能力。
开放职位:PhD, Postdoc, Intern

博士申请人需通过UIUC官方网站提交申请,并在申请表格和材料中提到我的名字(如果已经提交了申请,可以直接和我邮件联系,方便我把你的材料从系统里找出来)。请同时申请ECE和CS的program(我在两个program都会招生),这样被录取到的机会更大。不管被哪个program录取,都可以选择我当导师,对课题研究没有影响。对postdoc和intern感兴趣的同学,请邮件联系我,注明你可以开始和结束工作的时间,附带个人的CV,成绩单和research statement。
学校和实验室优势

学校方面,伊利诺伊大学香槟分校在Computer Science,Computer Engineering和AI方向享誉全球。学校的工程学院有非常强的背景和传统,在这里很容易找到和各个领域的专家进行合作的机会。
CSRankings: #2 in AI and All areas
U.S. News 2023: #5 in Computer Science (tie with University of Washington)
U.S. News 2023: #5 in Computer Engineering (tie with University of Washington)
同时,我的研究小组目前研究经费和计算资源充足,目前正在招募多个PhD学生。在这里你可以得到我的充分的指导,在研究和工程方面都能从我丰富的经验中学习,我也很乐意和学生经常沟通。我之前在Google DeepMind、Microsoft Research、IBM Research、Amazon等多家公司做过相关实习和研究,同时也和MIT、Columbia、UCLA等其他学校实验室有深入合作,和学术界和工业界都有广泛的联系,对学生找实习、博后、以及未来的职业选择很有帮助。组里的研究方向已经和一些公司有交流和合作,特别是我们的神经网络验证工具箱可能有很大的商业化前景。
生活方面,UIUC生活成本(房租+饮食)远低于其他美国大城市(如纽约/洛杉矶),学生RA/TA工资最近也一直在上涨,每月可支配收入可观。虽然学校所在的城市较小,但是对中国学生来说生活十分便利,中国超市有好几个,中餐饭馆和外卖也十分普遍,个人认为部分中餐水平达到甚至超过了洛杉矶/湾区。周末或者假期开车到芝加哥2个小时,在学习之余也可以有丰富的文娱活动。
申请信息

申请链接https://grad.illinois.edu/admissions/apply  请同时申请ECE和CS的program,并在申请表格和材料中提到我的名字(如果已经提交了申请,可以直接和我邮件联系,方便我把你的材料从系统里找出来)
Email:见主页 (请在email中附带个人简历,成绩单,和简短的个人research兴趣描述。实习请写清楚起始和结束时间)

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/671639537
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