博士申请 | 加拿大Mila实验室唐建教授招收深度学习方向博士生和实习生
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Mila
Mila 實驗室是由深度學習先驅 Yoshua Bengio 教授領導的人工智能實驗室（https://mila.quebec/），主要從事深度學習、強化學習、優化算法等人工智能領域的基礎研究以及在不同領域的應用?，F有教師 80 余人，學生 1000 人左右，是目前學術界從事深度學習和強化學習最大的實驗室。
導師簡介
唐建老師現任加拿大蒙特利爾學習算法研究所（Mila）以及加拿大蒙特利爾大學計算機系、商學院助理教授，CIFAR 講席教授。主要研究興趣包括幾何深度學習、圖神經網絡、深度生成模型、知識圖譜以及這些方法在藥物研發領域的應用。2014 年畢業于北京大學信息科學技術學院并獲得博士學位，2014-2016 ?年任職微軟亞洲研究院研究員，2016-2017 年為密歇根大學和卡內基梅隆大學的聯合培養博士后。攻讀博士期間，曾獲 2014 年機器學習頂級會議 ICML 的最佳論文，并于 2016 年獲得數據挖掘頂級會議 WWW 的最佳論文提名。他是圖表示學習領域的代表性人物，發表了包括 LINE、RotatE 等代表性工作。他發表的網絡表示學習算法 LINE 被廣泛應用，2015 年發表至今已被引用接近四千次，是 WWW 會議 2015-2019 期間引用次數最高的論文。他也是機器學習頂級會議 ICML 和 NeurIPS 的領域主席。他的團隊近期致力于利用人工智能技術用于藥物研發，開源了一個基于機器學習的藥物研發系統 TorchDrug (https://torchdrug.ai/)，受到廣泛關注。
研究方向與興趣：
1. Deep Learning for Protein Design (AlphaFold2, Geometric Deep Learning, Graph Neural Networks)
2. Deep Generative Models
3. Knowledge Graph Construction and Reasoning, Natural Language Understanding
個人主頁：
https://jian-tang.com/
招生要求
1. 對“人工智能在藥物研發方向”有熱情，有較強的自我驅動能力；
2. 良好的的數學、計算機基礎或者生物、物理、化學等交叉學科背景；
3.?扎實的編程基礎（C++ 或 Python）和系統開發能力，有 ACM/NOI/NOIP 等信息學競賽訓練經歷更佳；
4.?了解基本的機器學習算法，特別是蛋白質結構預測相關算法，如 AlphaFold2。
你可以獲得
1. 優秀的科研履歷和項目參與經驗；
2.?推薦信和 Mila PhD 的機會；
3.?接觸前沿研究，合作發表頂級學術論文；
4.?唐建老師的親自指導，快速上手。
申請方式
有意向者請聯系郵箱：tangjianpku@gmail.com（唐建老師），簡歷請注明個人的基本信息、特長、項目經歷（可選）等。
實習內推
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校招崗位
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高校招生
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總結
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