科研实习 | 新加坡国立大学尤洋老师课题组招收Data-centric AI科研实习生
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新加坡国立大学
新加坡国立大学(National University of Singapore),简称国大(NUS),是亚洲顶尖、国际知名的研究型大学(2022年排名在泰晤士高等教育世界大学排名中世界排名第21位,QS世界大学排名中排名第11位)。其电子计算机工程系(ECE)排名世界第14位(2021ARWU)。导师简介
尤洋是新加坡国立大学的校长青年教授和加州大学伯克利分校博士。他曾创造 ImageNet 和 BERT 训练速度的世界纪录。他的算法被用于谷歌,微软,英特尔,英伟达等巨头。他曾以一作获得了 IPDPS (0.8% 获奖率)和 ICPP(0.3% 获奖率)的最佳论文。他获得的奖项包括: 清华大学优秀毕业生,北京市优秀毕业生,国家奖学金,清华大学数额最高的西贝尔奖学金,ACM-IEEE HPC Fellowship,Lotfi A. Zadeh Prize,ACM Doctoral Dissertation Award 候选人(81 名伯克利博士中选 2 人),福布斯 30 岁以下精英榜(亚洲),IEEE-CS 超算杰出新人奖。
实验室主页:
https://ai.comp.nus.edu.sg/
实验室成立两年左右,在计算机视觉和人工智能的顶会上发表CVPR 7篇, ICLR 2篇, NeurIPS 2篇,ECCV 1篇, AAAI 2篇等,获得一次杰出论文,一次Oral, 一次SpotLight。
研究方向
Topic 1: 面向大规模数据的的数据集压缩算法的研究,主要是面对IN-1K和AIGC等数据的压缩;
Topic 2: 探究数据集压缩算法在除分类之外任务上,除图像之外的数据(例如video等)的应用;
Topic3: 探究与原始数据集各种表现高度一致的数据集压缩算法,例如压缩数据集能精准的用来调参数,做nas等和原始数据集上做的结果尽可能一致,来提升数据效率;
Topic4: 尝试用当下流行的一些大模型去做各种数据集压缩;
Topic%: 基于super model (例如ChatGPT等)去做一些有趣的研究;
TopicX: ……………
以上是我们近期在关注的一些topic,还有一些的想法就不一一列举出来。我们主要致力于Resource-Efficient AI算法研究 ,与之相关的课题我们都可以进行详细的讨论。
招生要求
因科研需要,我们将招收一些研究实习生:
1. 如果您是本科生,则需要强烈的读博动机,加上扎实的基础知识,会有proposal或者代码测试;
2. 如果您是硕士生,希望候选人是以一作身份发表过ICLR,ICML, NIPS, CVPR, ICCV,ECCV会议,并且对Data-Centric AI感兴趣;
3. 如果您是博士生,则需要你的博士课题与我们研究有一定的关系,毕竟读博作出一个体系的工作出来可能影响力更大,对您本人也更好,其他要求与硕士生相同。
申请方式
如果感兴趣并且符合上述要求的同学欢迎Email:e0823044@u.nus.edu,主题:xx生+姓名+Research Interns 申请。
实习内推
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高校招生
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