香港中文大学（深圳）机器学习方向招收全奖博士生

香港中文大学（深圳）刘桂良教授招收硕士/全奖博士/研究助理
1. 招生类型：研究硕士 (MPhil)、博士 (Ph.D.)、研究助理（RA）
2. 学校：香港中文大学深圳（The Chinese University of Hongkong, Shenzhen）
3. 招生专业：Computer Science (CS) MPhil /PhD Program, 注: 1）等同于北美CS专业，2) 招生以申请为主，不需要推免和考研成绩。研究助理为合同制岗位，不包含专业选项。
4. 研究方向：Reinforcement Learning强化学习及其相关课题（包含在智能交通中的应用）。
5. 入学时间：2024年秋季，注：如有兴趣，建议尽早开始来学校担任RA，提供每月5K补贴。
6. 学校：香港中文大学（深圳）是一所经国家教育部批准，按中外合作办学条例设立，传承香港中文大学的办学理念和学术体系的大学。简介请见（https://www.cuhk.edu.cn/en/article/3891）。
7. 导师：Guiliang Liu 刘桂良，个人主页：http://guiliang.me/
8. 奖学金与补贴：硕士提供一定生活补助，博士提供全额奖学金(与北美接轨)，研究助理提供生活补助。
研究方向：目前我的实验室主要集中于安全强化学习。具体的工作是设计强化学习算法，解决在约束条件下对的一些优化问题，以及设计从数据中学习约束条件的一些逆增强学习算法。在算法的基础上，探索自动驾驶系统的运动规划以及机器人控制的实际应用，满足在实际应用场景下对模型可解释性的一些要求。具体的研究方向可以根据个人的背景和兴趣进行调整甚至开辟新方向。实验室的主要研究目标是发表顶会和顶刊论文，主要包括NeurIPS, ICML, ICRL, AAAI, IJCAI, KDD, WWW等CCF-A/B类会议, 以及JMLR, AIJ等期刊。

导师：我曾是加拿大滑铁卢大学和维克特(Vector)研究院的博士后研究员，博士毕业于加拿大西蒙菲莎大学，本科毕业于华南理工大学创新班。博士和博士后课题都是强化学习先关的内容，具体包括面向对象强化学习，基于模型的强化学习，逆强化学习，智能体评价和表示学习。应用场景包括体育数据，自然语言处理，信息挖掘。曾发表文章在多个相关领域顶会和期刊，包括NeurIPS， ICRL，WWW，IJCAI，KDD 等，目前担任多个顶级会议和期刊的审稿人。


招生：我会根据申请者的各项能力和资质选拔，同时我希望你尽量能满足以下基本要求。
1. 计算机，大数据、人工智能，统计学及相关学科本科或本科以上学历；
2. 较好的数学基础，如概率论、优化理论、机器学习等（任一），有竞赛成绩加分；
3. 扎实的编程能力，如C/C++、Python等（任一），有公司实习经验加分；
4. 对科研的兴趣，以及自我激励和自我管理能力。要相信科研本身是非常有趣的，我们要做的就是把兴趣转化为成果，我希望你能真正享受这个过程。
5. 对于优秀的学生，我会尽力提供发展的机会， 包括: 1）与世界一流（特别是北美）学者交流和合作的机会。2）推荐工业界顶尖实验室实习的机会。3）推荐北美一流大学交换和实习的机会。

申请：如果你感兴趣，请发送邮件到 liuguiliang@cuhk.edu.cn。
1、请附上你的简历、本科以及硕士（如有）成绩单、成绩排名、语言成绩（如有，申请需要）、以及其他你认为重要的申请材料（比如论文和科研项目等）。
2、请在邮件中简短描述你的背景、经历和成果，以及你的兴趣所在和对将来科研的期望（例如将来的研究方向和类型）。
3、邮件标题请设置为[PhD/ MPhil/RA Application] Name-School-Major的格式，以便于整理和记录。
请注意：可能你发的邮件我没有立刻回复，但我会保证一一查看并回复，如果一周以上我依然没有回复，请再次发送以提醒。