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MBZUAI

穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學(xué)（MBZUAI），是全球首所專注于人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)和科研應(yīng)用的大學(xué)。該大學(xué)位于阿布扎比馬斯達(dá)爾城的高校園區(qū)，以阿聯(lián)酋阿布扎比王儲(chǔ)穆罕默德·本·扎耶德·阿勒納哈揚(yáng)的名字命名。穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學(xué)的碩士和博士課程設(shè)置，聚焦在人工智能的最前沿領(lǐng)域——也就是計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理這三個(gè)課題。

導(dǎo)師簡(jiǎn)介

Dr. Zhiqiang was a senior research scientist with Baidu Research at China. He holds the PhD from the school of computer engineering, Nanyang Technological University, Singapore.?

Dr. Zhiqiang research interests lie at the intersection of numerical computation, stochastic optimization, and Riemannian optimization. He is also interested in deep learning, clustering, community detection, topic modeling, etc. His recent ongoing works are about faster alternating least-squares for CCA, comprehensively tight analysis of gradient descent for PCA, accelerated inexact power methods, and Riemannian search for eigenvector computation.?

Dr. Zhiqiang was serving as a reviewer for several academic activities of IJCAI, AAAI, ICLR, ICML, NeurIPS in various years. He also has industrial experiences about automatic optical inspection (AOI) for TFT-LCD panels and solar wafers, data analytics for airlines and insurances.

部分文章：

Zhiqiang Xu and Ping Li. A Comprehensively Tight Analysis of Gradient Descent for PCA. NeurIPS 2021
Zhiqiang Xu and Ping Li. On the Riemannian Search for Eigenvector Computation. JMLR 2021
Zhiqiang Xu, Dong Li, Weijie Zhao, Xing Shen, Tianbo Huang, Xiaoyun Li, and Ping Li. Agile and Accurate CTR Prediction Model Training for Massive-Scale Online Advertising Systems. SIGMOD 2021
Zhiqiang Xu and Ping Li. On the Faster Alternating Least-Squares for CCA. AISTATS 2021
Jiehuan Luo, Xin Cao, Xike Xie, Qiang Qu, Zhiqiang Xu, and Christian S. Jensen. Efficient Attribute-Constrained Co-Located Community Search. ICDE 2020
Yingxue Zhou, Belhal Karimi, Jinxing Yu, Zhiqiang Xu, Ping Li. Towards Better Generalization of Adaptive Gradient Methods. NeurIPS 2020
Zhiqiang Xu and Ping Li. A Practical Algorithm for Computing Dominant Generalized Eigenspace. UAI 2019
Zhiqiang Xu and Ping Li. Towards Practical Alternating Least-Squares for CCA. NeurIPS 2019
Zhiqiang Xu. Gradient descent meets shift-and-invert preconditioning for eigenvector computation. NeurIPS 2018
Zhiqiang Xu and Xin Gao. On Truly Block Eigensolvers via Riemannian Optimization. AISTATS 2018
Zhiqiang Xu, Yiping Ke, and Xin Gao. A Fast Stochastic Riemannian Eigensolver. UAI 2017
Zhiqiang Xu, Peilin Zhao, Jianneng Cao, and Xiaoli Li. Matrix Eigen-decomposition via Doubly Stochastic Riemannian Optimization. ICML 2016
Zhiqiang Xu, Yiping Ke, Yi Wang, Hong Cheng, and James Cheng. A Model-based Approach to Attributed Graph Clustering. SIGMOD 2012

學(xué)術(shù)主頁：

https://scholar.google.com/citations?user=0R20iBMAAAAJ&hl=en

招生信息

1. 研究方向包括但不限于以下方面的理論和應(yīng)用：優(yōu)化， 強(qiáng)化學(xué)習(xí)， 深度學(xué)習(xí)，圖學(xué)習(xí)；

2. 適合但不限于以下專業(yè)背景的學(xué)生申請(qǐng)：計(jì)算機(jī)，數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)，自動(dòng)化，電子工程。

招生要求

2. 熱愛研究，誠實(shí)，踏實(shí)，勤懇；

2. 博士/碩士學(xué)生：GPA（4分制）最低 3.2，有雅思或者托福成績(jī)（如果沒有，可以后續(xù)補(bǔ)齊）；

3. 扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)或者編程能力。

待遇

博士碩士全額獎(jiǎng)學(xué)金，并且每年分別給 20.9 萬和 16.7 萬人民幣（按當(dāng)前匯率，免稅），免費(fèi)住宿和每年往返機(jī)票。

申請(qǐng)方式

感興趣的同學(xué)請(qǐng)將簡(jiǎn)歷發(fā)至?xu.mbzuai@gmail.com

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實(shí)習(xí)內(nèi)推

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總結(jié)

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