博士申请 | 美国普渡大学张如琪老师组招收机器学习方向博士/硕士/实习生
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普渡大学
普渡大学是世界著名的研究型大学，位于美国印第安纳州，毗邻芝加哥和印第安纳波利斯。根据 U.S. News & World Report 2022 年的排名，普渡大学计算机系（Department of Computer Science）排名全美第 20 名。导师简介
Ruqi Zhang (张如琪)，现为普渡大学计算机系助理教授。张博士于2021-2022年间在德州大学奥斯汀分校的Institute for Foundations of Machine Learning进行博后研究。此前，她于2021年在康奈尔大学获得博士学位，师从Chris De Sa教授。她的主要研究方向为概率机器学习、贝叶斯深度学习、大规模概率推断及采样方法。张博士的工作发表在NeurIPS, ICML, ICLR和 AISTATS等多个机器学习顶会，并有多篇论文获评会议Oral和Spotlight。2021年，她被评选为Spotlight Rising Star in Data Science。
个人主页：
https://ruqizhang.github.io/
招生信息
计划招收多名博士生，硕士生，实习生，及访问学生。2023秋季入学的普渡CS PhD program申请截止日期为12月20号。硕、博士具体申请步骤请参考普渡大学计算机系信息页：
https://www.cs.purdue.edu/graduate/admission/steps.html
实验室简介
我们组希望以概率论和统计学习为基础，来建立高度实用、可靠的机器学习新方法。我们专注于概率机器学习 (Probabilistic machine learning) 和贝叶斯深度学习(Bayesian deep learning)，致力于开发具有理论保证的快速、稳健的训练和推断方法，以及探索它们在真实大数据与深度神经网络上的应用。我们的研究方向包括但不限于：
1. Reliable and scalable probabilistic modeling (such as uncertainty quantification, Bayesian inference, MCMC)
2. Large-scale training & inference (such as stochastic algorithms, quantization, sparse learning)
3. Learning with discrete structure (such as graph, text, binary neural networks)
4. Learning under privacy, fairness, safety constraints
招生要求
1. 计算机，统计，数学等相关专业本科或本科以上学历；
2. 具备概率，统计，机器学习基本知识；
3. 熟悉Pytorch, Jax等深度学习框架。
申请方式
有意者请将简历和成绩单发送至：ruqiz@purdue.edu
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