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倫敦瑪麗女王大學(xué)多模態(tài)人工智能方向招收全獎(jiǎng)CSC博士生
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導(dǎo)師介紹: 1. 劉子泉博士(https://sites.google.com/view/ziquanliu)現(xiàn)為倫敦瑪麗女王大學(xué)電子工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的助理教授。他于2023年在香港城市大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系獲博士學(xué)位。之后在倫敦大學(xué)學(xué)院信息、推理和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任機(jī)器學(xué)習(xí)博士后研究員。劉老師于2024年加入倫敦瑪麗女王大學(xué),隸屬于多模態(tài)人工智能中心和計(jì)算機(jī)視覺(jué)組,主要研究方向是可信機(jī)器學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)模型的不確定性和可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)。劉老師曾在icml、neurips、 iclr、cvpr、eccv、tpami等機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域知名會(huì)議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文多篇,并且長(zhǎng)期擔(dān)任以上機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要會(huì)議和期刊的審稿人。 2. shaogang gong教授(https://www.eecs.qmul.ac.uk/~sgg/)現(xiàn)任倫敦瑪麗女王大學(xué)視覺(jué)計(jì)算教授,他是英國(guó)皇家工程院院士 (freng)、aaia 院士、iet院士、英國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)院士、英國(guó)計(jì)算研究委員會(huì)成員、英國(guó)艾倫圖靈研究所的圖靈研究員,并在英國(guó)政府首席科學(xué)顧問(wèn)的科學(xué)評(píng)論指導(dǎo)小組中任職。gong教授現(xiàn)在主要的研究興趣為多模態(tài)學(xué)習(xí),不平衡數(shù)據(jù)和不確定性估計(jì)。他在領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)和re-id領(lǐng)域做出過(guò)突出貢獻(xiàn),擔(dān)任eccv2024工業(yè)界聯(lián)絡(luò)主席,ijcv編委會(huì)成員等。 項(xiàng)目簡(jiǎn)介: 基礎(chǔ)模型,包括大語(yǔ)言模型(llm)和多模態(tài)模型(lmm),由于其強(qiáng)大的能力一直是機(jī)器學(xué)習(xí)的重點(diǎn)研究課題。然而,基礎(chǔ)模型的大規(guī)模部署尚未實(shí)現(xiàn),特別是在醫(yī)療保健等安全關(guān)鍵領(lǐng)域,因?yàn)樗鼈兊娘L(fēng)險(xiǎn)難以衡量,因?yàn)檩敵鍪情_(kāi)放式的,可能是長(zhǎng)形式的,這意味著傳統(tǒng)的模型風(fēng)險(xiǎn)量化不適用。 該項(xiàng)目將研究量化基礎(chǔ)模型的不確定性或風(fēng)險(xiǎn)的挑戰(zhàn),包括整體模型和模塊化模型,特別是在開(kāi)放式生成場(chǎng)景中。在確定關(guān)鍵挑戰(zhàn)后,我們將提出嚴(yán)格的不確定性量化方法,可用于衡量基礎(chǔ)模型各代的質(zhì)量,包括事實(shí)性和信息密度。不確定性校準(zhǔn)將通過(guò)量化的不確定性作為微調(diào)過(guò)程來(lái)完成。我們將在醫(yī)學(xué)成像理解和臨床文本摘要等多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域評(píng)估校準(zhǔn)后的基礎(chǔ)模型。此項(xiàng)目由qmul-csc合作渠道提供四年全獎(jiǎng)資助。 請(qǐng)感興趣的同學(xué)發(fā)送簡(jiǎn)歷和成績(jī)單到ziquan.liu@qmul.ac.uk和s.gong@qmul.ac.uk 發(fā)自小木蟲(chóng)IOS客戶(hù)端 |
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