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阿尔伯塔大学计算机系、澳门科技大学人工智能课题组和加拿大 SFU 西蒙菲沙大学的招生信息。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）。
阿尔伯塔大学计算机系助理教授牟力立
牟力立，现为加拿大阿尔伯塔大学计算机系助理教授、阿尔伯塔机器智能研究所成员（Amii Fellow），CIFAR 人工智能主席项目成员（CIFAR AI Chair）。他于 2012 年和 2017 年分别在北京大学计算机系取得学士、博士学位，后曾在滑铁卢大学担任博士后研究工作。
牟力立的研究兴趣主要在于基于机器学习的自然语言处理和程序语言处理。他在顶级会议上发表论文 40 余篇（包括 ACL、CIKM、COLING、EMNLP、ICASSP、ICLR、ICML、IJCAI、INTERSPEECH、NAACL-HLT 和 TACL），并在 EMNLP-IJCNLP’19 和 ACL’20 会议上发表讲座演讲（tutorial）。
个人主页：https://lili-mou.github.io/
实验室简介
阿尔伯特大学位于加拿大阿尔伯特省省会埃德蒙顿市，临近 Banff 和 Jasper 国家公园。阿尔伯塔大学计算机系以机器学习（特别是强化学习）见长。基于阿尔伯塔的 Amii 与基于蒙特利尔的 MILA、基于多伦多的 Vector 是加拿大政府资助的三大人工智能中心。阿尔伯特大学是全加拿大拥有人工智能领域教授最多的大学。
额外优势：
  • 风景优美、环境宜人
  • 签证稳定，具有高度的公平性 (equity)、多样性 (diversity) 和包容性 (inclusiveness)
招生要求
招聘博士生数量：多名，无具体名额限制
招聘博士生方向：
基于符号化自解释推理的自然语言理解。目前，自然语言理解多基于深度神经网络。尽管取得了良好的性能，但深度神经网络通常缺乏可解释性。该研究方向旨在构造可自解释的神经网络机制并利用强化学习在弱监督条件下完成符号化推理过程，可运用于语义解析、语法解析、信息抽取等任务。在该研究方向中实验室已发表多篇 ICML、IJCAI 和 ACL 论文，并获得 ACL’19 最佳论文提名。
无监督文本生成。已有的文本生成通常依赖于大量平行语料。该研究方向旨在提出一种无监督的文本生成框架；通过定义启发式的优化目标，并使用蒙特卡洛采样或离散优化等方法，不依赖于平行语料就能生成高质量的文本。目前，该实验室成功将该框架运用于复述文本生成、文本摘要和文本简化，多篇论文收录于 ACL’20。
亦欢迎其他研究方向，可互相探讨。
联系方式：[email protected]
澳门科技大学人工智能课题组
澳门科技大学（Macau University of Science and Technology, MUST）建校于 2000 年，是国家教育部承认的澳门正规高等学校，所颁发的学位获国家承认。
澳科大发展迅速，目前是澳门规模最大的大学，含 12 个学院 / 学部、10 个研究院所、2 个国家重点实验室、4 个教育部人文社科重点研究伙伴基地。目前有在读本科生逾万人，研究生 3800 多人，教学科研人员 450 多人，其中多数具有国际一流大学教育背景或从教经验，在 2019 年 9 月 7 日的开学典礼暨荣誉博士学位颁授典礼上，向世界著名计算机科学家、图灵奖得主姚期智教授颁授了荣誉理学博士学位。
澳科大已连续八年位列上海软科发布的「中国两岸四地大学排名」的百强大学，2018 年位列第 21。在英国泰晤士高等教育 2019 年 9 月最新公布的 2020 年世界大学排名（Times Higher Education World University Rankings）中，澳科大位列第 274 名（在中国内地高校中，只有 7 所大学排名在澳科大之前）。
在国家发展战略「粤港澳大湾区」建设正式启动的大背景下，澳门与广州、深圳、香港四大中心城市作为区域发展的核心引擎，将迎来新的发展机遇。战略的实施，将有力推动澳门深度参与国家发展战略，通过深化与内地的合作，更好的作为连接中国与世界的桥梁，实现以科技驱动的产业升级。澳科大也将在这一战略规划中获得加速发展。
人工智能课题组简介
经澳门高教局批准，澳门科技大学于 2019 年底正式开设人工智能博士课程，专门培养人工智能领域博士生。本课题组以澳门科技大学人工智能博士课程为依托，开展人工智能领域前沿研究。课题组目前主要成员均来自于在北京大学深圳研究生院执教多年的教师，由北京大学信息工程学院前院长王文敏教授带领，包括李险峰副教授和李大刚助理教授等，共同组成人工智能研究课题组。课题组在人工智能及相关领域开展高水平研究，在人工智能、高性能网络等领域的顶级国际会议和期刊上发表了多篇论文。课题组目前有多个科研项目获得澳门特别行政区政府资助，并与粤港澳大湾区内多所内地高校开展项目合作。
澳科大人工智能博士课程每年可招收博士生总数不超过 30 名。本课题组每位老师招生数量视导师本人情况而定。
导师简介
1. 王文敏教授
王文敏，澳门科技大学下一代互联网国际研究院教授，博导。曾任北京大学信息工程学院院长。早在 1986 年至 1989 年攻读博士学位期间，就提出了一种支持协同式问题求解的成员系统模型。1989 年，他又以「支持协同式问题求解的成员系统语言及其幷行模型研究」为题获得了中国国家青年自然科学基金资助。近几年，随着机器学习的深入发展，他提出了「协同式学习」的思想，并将协同式学习与机器学习特别是深度学习相结合，取得了阶段性的成果。
近五年，他作为第一或通信作者先后在 AAAI、NeurIPS、ICCV、ACMMM 等人工智能相关领域顶级国际会议和 IEEE TMM、IEEE TCSVT、IEEE TIP 等顶级国际期刊上发表论文五十余篇，申请发明专利二十余项，还获得 VCIP 2016 的 Best Top 10% Paper、BigMM 2017 的 Best Paper 奖。自 2017 年 3 月起，他先后应邀在北大「华文慕课」、「中国大学 MOOC」、北京高校优质课程研究会「融优学堂」、清华「学堂在线」4 家大规模开放式在线课程平台上开设了《人工智能原理》课程，参加听讲者累计超过 20 万人。2019 年 8 月，他出版了《人工智能原理》一书。
主要研究方向：
  • 计算机视觉
  • 多媒体检索
  • 人工智能与机器学习
联系邮件：[email protected]
2. 李险峰副教授
李险峰，澳门科技大学下一代互联网国际研究院副教授，博导。于 2005 年获新加坡国立大学计算机专业博士学位，2006 年 1 月至 2008 年 5 月在北京大学信息科学技术学院从事博士后研究，2006 年 6 月至 2019 年 7 月在北京大学深圳研究生院信息工程学院工作，2009 年 8 月获聘为北京大学副教授。2009 年 4 月获深圳市高层次人才认定。
主要研究领域为机器学习、物联网技术、嵌入式系统，以及边缘计算。承担过包括中国国家自然科学基金、深圳市基础研究杰出青年基金等多个政府资助科研项目和中兴通讯等产学研合作项目，曾担任深圳物联网智能感知工程实验室副主任，深圳市人工智能学会发起人之一。
历年在 INFOCOM、GLOBECOM、DAC、RTSS、IEEE Transactions on Computers、IEEE Journal on Selected Areas in Communications、Springer Journal of Supercomputing、Real Time System Journal、Science of Computer Programming 等主流国际学术会议和期刊上发表论文逾 50 篇，其中包括单篇引用逾百次论文。申请中国发明专利 10 余项，已授权 2 项。部分研究成果以开源项目发布，获得国际同行广泛使用和引用。
主要研究方向：
  • 智能边缘计算
  • 智能物联网技术
  • 高性能网络
联系邮件：[email protected]
3. 李大刚助理教授
李大刚，澳门科技大学下一代互联网国际研究院助理教授，博导。2010 年于比利时荷语鲁汶大学电子系获工学博士学位，2011 年至 2019 年在北京大学深圳研究生院信息工程学院工作，任讲师及助理教授。2015 年 3 月获深圳市海外高层次人才孔雀计划认定。
主要研究领域为高性能及下一代网络、大数据及人工智能系统。主持和参与过包括国家自然科学基金、科技部 973 计划、广东省科技计划、深圳市基础研究及技术创新等纵向科研项目及多个产业横向合作项目，是 IEEE EDS/SSCS Shenzhen Joint Chapter 及深圳市人工智能学会的发起人之一，现任 CCF 计算机应用专委委员。历年在 ComNet、IEEE NetLetter、IEEE TCSVT、IET Comm 等国际期刊及 ICDE、INFOCOM、ICNP、ANCS、ICC、GLOBECOM、ICCCN 等国际学术会议上发表论文 50 余篇，申请中国发明专利 10 余项，已授权 6 项。
主要研究方向：
  • 高性能网络
  • 大数据处理技术
  • 人工智能算法
联系邮件：[email protected]
课题组主要教师更多信息可通过如下网址访问：https://www.must.edu.mo/nxt/staff
招生信息与要求
招生信息：
  • 博士修读期：正常修读期为 3 年，最长修读期为 6 年。
  • 推免入学（本科直博生）报名日期：10 月 9 日至 10 月 25 日
  • 保荐入学（本校或合作院校保荐）报名日期：10 月 9 日至 11 月 15 日
  • 考试入学（参加本校自主考试）报名日期：2020 年 10 月 9 日至 2021 年 3 月 5 日
  • 报名程序：见本校招生简章
  • 学费：博士学位课程学费总额为港币 280,000 元。
  • 奖助学金：视博士生指导教师科研项目情况而定。
详细招生信息参见招生简章：https://www.must.edu.mo/sgs/admission/prospectus
招生要求：
  • 本科为 211 及以上学校计算机相关专业毕业，在本专业排名考前，具有推免资格者优先。
  • 对从事人工智能相关研究具有浓厚兴趣，并有一定的基础知识，数学（概率论、高等数学、线性代数）功底扎实。
  • 动手能力较强，具有一定的机器学习编程框架经验（TensorFlow、PyTorch）。
  • 英文要求 6 级，具有较好的英文文献阅读能力。
感兴趣者可与以上 3 位老师通过邮件联系。
加拿大 SFU 西蒙菲沙大学李柯教授
Ke Li（李柯）是加拿大 SFU 西蒙菲沙大学助理教授。他本科毕业于多伦多大学计算机系，2014 年赴美国加州大学伯克利分校攻读人工智能博士学位。读博期间师从全球计算机视觉大师 Jitendra Malik 教授，从事计算机视觉方法最前沿研究。2019 年博士毕业后，接受谷歌的邀请作为研究科学家加盟谷歌，现在在担任谷歌研究科学家的同时，正式加入西蒙菲沙大学计算机系。
疫情期间，作为普林斯顿高等研究院（IAS）的会员， 他与普林斯顿大学著名的 Sanjeev Arora 教授共同组织了 IAS 机器学习系列学术报告（https://researchseminars.org/seminar/IASML），开展了云集多位机器学习著名教授（包括图灵奖获得者）的重要学术活动。
李柯教授与麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校、普林斯顿高等研究院、宾夕法尼亚大学、多伦多大学、不列颠哥伦比亚大学、谷歌、德国马普所等科研机构一直有着广泛的合作研究关系。他先后被麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、华盛顿大学、普林斯顿高等研究院等机构邀请做研究报告。
李柯教授主要致力于计算机视觉方法和应用，机器学习 （包括深度学习、生成模型、元学习、强化学习）及算法的研究。他提出了第一个自动学习通用迭代优化算法的框架，激发了元学习的各种后续工作。同时，他对解决了困扰 K - 近邻搜索算法 40 年的「维数灾难」（curse of dimensionality）难题。此外，他从根本上解决了对抗生成网络（GAN）的模式崩溃和训练稳定性问题。
李柯教授持续在顶尖国际会议上发表论文，并长期担任知名学术期刊 （IEEE 系列）和会议（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI 及 DeepMath）的审稿人。目前，他的研究重点包括但不限于改善深度学习的样品及时间有效性、 建立预测结果的不确定性模型及其在人工智能中的各种应用。这些研究均属于世界前沿性的研究课题，为学生毕业后进入著名研究机构或公司打下坚实基础并能进行无缝衔接。
个人主页：https://www.math.ias.edu/~ke.li/，https://www.sfu.ca/computing/people/faculty/ke-li.html
实验室简介
加拿大 SFU 西蒙菲沙大学位于加拿大温哥华地区（全世界最宜居地区之一），在麦考林杂志的加拿大大学排名中位列综合类大学第 1 名。人工智能计算机视觉研究方向在加拿大排名第二。全新实验室位于本拿比校区。
实验室拥有丰富的计算资源，以支持人工智能、机器学习和计算机视觉方面的研究，拥有全加拿大最强大的 CEDAR 超算中心（768 个 Nvidia 32GB V100 GPU 及 584 个 Nvidia P100 GPU）。
招生要求
招生数量：硕博士生 5 名（申请成功者将获得全额资助）
研究方向：
  • 计算机视觉的方法和应用
  • 机器学习 （包括深度学习， 生成模型，元学习， 强化学习）
  • 算法
联系方式：[email protected]
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