AI科技评论报道
编辑 | 陈大鑫
AI科技评论今天继续推出海内外高校AI博士招生，来自香港澳大利亚三所高校的助理教授正在招收 2021/22级的博士生，他们分别是 韩波博士、刘同亮博士以及宫明明博士。
韩波-香港浸会大学
韩波博士于2020年1月作为计算机科学的助理教授加入香港浸会大学（Hong Kong Baptist University, HKBU），建立可信赖机器学习研究组（Trustworthy Machine Learning Group），主要从事可信赖机器学习算法及其应用。
HKBU是香港六大研究密集型公立大学之一，是亚洲顶尖的计算机信息科学强校，在计算机领域专业排名CSRankings，2019-2021年人工智能和机器学习方向全球排名96位。其同时兼任日本理化研究所人工智能项目BAIHO访问科学家，合作导师为Masashi Sugiyama教授。现担任机器学习顶级会议NeurIPS'20-21和ICLR'21领域主席，机器学习顶级期刊MLJ的专刊首席客座编辑。曾获得日本理化研究所BAIHO研究奖，香港研究资助局早期职业生涯计划，国家自然科学基金青年基金。
韩波博士于2019-2020年在日本理化研究所人工智能项目做博士后，师从Masashi Sugiyama教授；于2019年悉尼科技大学（University of Technology Sydney, UTS）博士毕业，师从Ivor W. Tsang教授和Ling Chen教授；于2018-2019年在日本理化研究所人工智能项目做研究实习生，与Masashi Sugiyama教授，牛罡博士和周名远教授合作。
个人主页：https://bhanml.github.io
招生简介：
香港浸会大学韩波课题组（HKBU Trustworthy Machine Learning Group）专攻机器学习，课题组由RGC Early CAREER Scheme（香港研究资助局早期职业生涯计划）和NSFC Young Scientists Fund（国家自然科学基金青年基金）资助，现拟招收以下三类学生：
1. 全额奖学金博士2名（2022.9月入学）；
2. 带薪研究助理3-4名（2021.6-8月入职浸大本部，实习至少6个月）；
3. 带薪研究实习生3-4名（2021.6-8月入职浸大深研院，实习至少6个月，支持远程访问）。
另外，本组也欢迎自费的访问博士或者研究助理申请，访问至少6个月，支持远程访问。有兴趣的同学请发送个人CV到邮箱：bhanml@comp.hkbu.edu.hk
招生细节可进一步参考：
https://bhanml.github.io/prospective_students.pdf
刘同亮-澳大利亚悉尼大学
刘同亮博士于2017年作为助理教授加入悉尼大学。现任悉尼大学可信赖机器学习实验室主任。
悉尼大学是澳洲第一所大学。目前名列2021年QS世界大学排名第40名、2021年泰晤士高等教育世界大学排名第51名、2021年US News世界大学排名第27名。根据2020年QS毕业生就业力排名，悉尼大学紧随麻省理工学院、斯坦福大学和加州大学洛杉矶分校之后，高居世界第四位。悉尼大学位于气候宜人的南半球，被英国《每日电讯报》和美国《赫芬顿邮报》评为世界上最美的十所大学之一。
刘同亮博士对可信赖机器学习有广泛的兴趣。包括算法的解释性，鲁棒性，因果性，公平性，隐私保护性等领域。尤其在标签噪声学习，迁移学习，对抗学习，机器学习理论等方面有杰出贡献。
刘同亮博士在机器学习顶刊和顶会上共发表百余篇论文。获得多项最佳论文奖。在2019年，被澳大利亚科研理事会（ARC）评选为优秀青年研究员奖（DECRA）。在2020年，被澳大利亚人报（The Australian）评为在计算机科学方向最具潜力的五位新星之一。在2021年，获得心血管计划的生物工程和数字科学催化剂奖。
个人主页：https://tongliang-liu.github.io/
招生简介：
招收2022年秋季入学的博士生一名。
提供学费和生活费。要求较强的自我驱动能力，沟通能力，数学和编程能力。也欢迎任何形式的访问学者。有意者请发送简历和成绩单至tongliang.liu@sydney.edu.au.
宫明明-澳大利亚墨尔本大学
宫明明博士于2019年作为助理教授加入墨尔本大学数学与统计系，并附属于墨尔本数据科学研究中心。
墨尔本大学于多个排名中荣获全澳第一。2020-2021年，其位列U.S. News世界大学排名全澳第1、世界第25位；THE世界大学排名全澳第1、世界第31位；软科世界大学学术排名全澳第1、世界第35位；QS世界大学排名全澳第3、世界第41位。墨尔本数据科学中心由墨尔本大学数学与统计系，计算机系共同组建，旨在促进学校各院系之间在机器学习，人工智能，数据科学方面的合作与交流。
宫明明博士对因果推理与机器学习有广泛的兴趣。他的研究兴趣包括因果图结构学习以及因果机制启发式迁移学习、生成式学习、可解释学习。在应用方面，他的兴趣主要集中在深度估计、三维视觉、生物信息等领域。他在机器学习顶级会议与期刊发表了四十多篇学术论文。他于2020年获得了澳大利亚研究委员会的“早期职业研究者奖（DECRA）”，并被选为IJCAI2020的“早期职业焦点演讲”演讲者。
个人主页：https://mingming-gong.github.io/
招生简介：
招收2022年一月份入学的博士生一名。
提供学费和生活费，要求候选者具有优异的本科或者研究生成绩，扎实的数学基础，和较强的编程能力。
课题组同时欢迎任何形式的访问学者与实习生。有意者请发送简历和成绩单至mingming.gong@unimelb.edu.au.
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