新加坡国立大学全奖博士/博后/RA

导师简介

Bryan Low 博士是新加坡国立大学计算机科学副教授，也是 AI Singapore 的 AI 研究主任。他获得了理学学士学位。（荣誉）和理学硕士 分别于 2001 年和 2002 年获得新加坡国立大学计算机科学学士学位和博士学位。2009 年获得宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学电气和计算机工程学士学位。他的研究兴趣包括概率和自动化机器学习、不确定性下的规划以及多代理/机器人系统。

Low 博士是 (1) Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award 的获得者，以表彰 2006 年在 IEEE Systems、Man 和 Cybernetics 的所有 3 个 Transactions - A、B 和 C 部分发表的最佳论文；(2) 新加坡国立大学博士海外研究生奖学金 2004-2009年在卡内基梅隆大学（CMU）学习；(3) 新加坡电脑学会最佳硕士奖 2003年新加坡国立大学计算机学院论文；(4) 2017-2018 年新加坡国立大学计算机学院教师教学卓越奖。

Low 博士于 2016 年 9 月至 2018 年 6 月担任世界经济论坛全球未来委员会的人工智能和机器人未来委员会研究员，以及 IEEE RAS 技术委员会的 IEEE 机器人与自动化学会 (RAS) 特聘讲师2019 年 3 月的多机器人系统。他曾担任 2016 年 6 月 IEEE RAS 多机器人系统暑期学校、2019 年 7 月和 2020 年 8 月的 AI 暑期学校以及 NeurIPS 2021 新前沿研讨会的组织主席联合学习。Low 博士还曾担任高级 AI（特别是多智能体系统、AI 规划、机器人、机器学习）会议的副主编、领域主席和项目委员会成员以及审稿人：IJCAI、AAAI、ECAI、AAMAS、ICAPS、RSS、 IROS、ICRA、CoRL、NeurIPS、ICML、AISTATS、ICLR 和期刊：TKDE、JMLR、JAIR、MLJ、TNNLS、T-ASE、IJRR、T-RO、AURO、JFR、TOSN、JAAMAS。他是 ICML 2019 前 5% 的审稿人，ICML 2020 前 33% 的审稿人，以及 ICML 2021 的专家审稿人。

招生信息

我们正在招聘博士后、研究助理和博士。有兴趣用更少的数据（AutoML、贝叶斯优化、主动学习、受物理学启发的 AI）推进最先进学习的学生，并将其应用于自动强化学习、多代理强化学习、先进制造和科学为期 1 年，可能续期/延期。

博士后研究员，研究助理和博士。学生将在新加坡国立大学 (NUS) 计算机学院或 CNRS CREATE 学习。博士后研究员有机会与我们研究小组的博士生和本科生合作/共同指导。

有关我们的研究小组、兴趣和最近在 ICML、NeurIPS、ICLR、UAI、AISTATS 和 AAAI 中发表的论文的更多信息，请访问

https://www.comp.nus.edu.sg/~lowkh/research.html

此处提供关于我们近期作品的录制研讨会：

https://www.youtube.com/watch?v=MU6HCFm65aE

招生要求

博士后研究员和研究助理职位由多项 3 至 4 年的研究资助提供资金支持，涉及使用较少数据进行学习以及为期 5 年的笛卡尔项目 (https://www.cnrsatcreate.cnrs.fr/descartes/)涉及混合人工智能。

对于博士后职位，成功的候选人应该拥有博士学位。计算机科学、计算机工程、机器学习、统计学、数学、数据科学、运筹学或其他相关学科。在一流的机器学习和人工智能会议和/或期刊上有良好的发表记录者优先。他/她必须精通编程。

对于 RA 和博士。学生职位，成功的候选人应拥有知名大学的计算机科学与工程、统计学、数学、数据科学、运筹学或其他相关学科的学士学位，以及良好的学术记录（尤其是数学、统计学和算法课程） ). 在一流的机器学习和 AI 会议和/或期刊中有良好的发表记录是加分项。他/她必须精通编程。

申请方式

如果您有兴趣申请，请发送一封简短的求职信，说明您是否适合该职位，详细的简历以及学术排名（如果有）和出版物列表，对研究兴趣和未来计划的简要描述，以及学术成绩单至：Dr . Br yan Low ( lowkh @comp.nus.edu.sg )

我们将立即开始审查职位申请。

转自：“科研doge”微信公众号

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