多伦多大学统计系计算机系招收博士生（机器学习与数据科学理论）

本人牟文龙，目前是多伦多大学统计科学系 (Department of Statistical Sciences, University of Toronto)新入职的助理教授 (tenure-track AP)，同时在计算机系（Computer Science）courtesy appointment。我于2017年本科毕业于北京大学信息科学技术学院，2023年毕业于加州伯克利大学电子工程系(EECS, UC Berkeley)，师从Martin Wainwright和Peter Bartlett，获博士学位。现有博士生名额若干，借贵平台发布一则招生广告。

研究方向



我的研究领域是机器学习与数据科学的理论，这是一个逐渐融合发展的学科，涉及到统计与机器学习、运筹学、算法理论、应用数学等多个学科。我的研究兴趣较为广泛，对强化学习与随机控制、因果推理与半参估计、随机优化与逼近、蒙特卡洛采样与扩散过程、贝叶斯理论、深度学习泛化误差、差分隐私等问题都有过涉猎。在统计、运筹、机器学习等领域的顶级期刊和会议上有多篇论文发表。


我最近比较感兴趣的一个核心问题是：如何让机器学习帮助我们解决基于数据驱动的决策问题(data-driven decision-making)，并达到最优的效果；基于这个问题我们可以发展出新的统计方法和优化算法，提炼出一些一般性的法则，以期将其用于实际应用。现代的机器学习（尤其是深度学习）技术很擅长于拟合函数及分布，并在图像、语言等任务上展现出来惊人的表现；但是当我们需要用机器学习技术来做决策时，拟合函数/分布本身是不够的，我认为目前方法的有效性还很欠缺，这也使得现代的统计和算法理论有了用武之地。


当然，我的研究兴趣也不局限于这一类问题，作为我的学生，你也可以有自己的研究方向，不必与我完全一致，有的时候不一样的思路碰撞出来的火花正是灵感的源泉。只要你希望发展一些有意义的理论来指导机器学习和数据科学的实践，我们就是同路人。


如果你想进一步了解我的研究，可以关注我的个人主页：http://mouwenlong.github.io

我对博士生的期待



目前我有若干博士生名额。我希望我未来的学生在以下两个方向之一有专长：

• 数学，包括扎实的分析、概率等基础知识，喜欢做理论证明，并有一定熟练度
• 深度学习工程能力，特别是对领域内最新进展的熟悉，并乐于去理解其背后的原理。

请注意两者居其一即可，并不需要面面俱到。统计学或者运筹学的背景是加分项但并不是必需的。只要你的数学背景或工程能力够强，并愿意探索，别的方面都不是问题。


如果你博士将要毕业，对于跟我做博士后感兴趣，也请联系我。我们系有很多有资金支持的博士后项目，如果研究兴趣合适，我们可以一起讨论一下申请其中一些项目的可能性。

关于多伦多大学和统计系



多大的综合科研实力很强，在机器学习、数据科学相关领域的研究更是群星璀璨。作为现代深度学习的发源地之一，这里机器学习、人工智能的研究氛围浓厚，以多大为核心，与我们系一条马路之隔的向量学院(Vector Institute)是当今AI领域的一个主要中心；我也是向量学院的附属教职工之一（因此，我的学生将自动获得共享使用上千台GPU集群的权限）。统计科学系实力强大，在多家排名中位列世界前20名乃至前10名；在这里走出的很多学生在学术界非常成功，包括统计界的大宗师Larry Wasserman；目前系里方向齐全，在数据科学领域研究非常活跃，统计科学系的Nancy Reid和Jeff Rosenthal曾获统计界最高的COPSS奖，多人曾获Sloan奖；我们作为一个统计系态度非常开明，积极拥抱现代的机器学习技术，我个人非常享受这里的研究氛围。

联系我们



如果你申请我们系的博士生并且有意向加入我的研究组，可以在研究陈述(research statement)上面提我的名字并且欢迎通过我的邮箱联系我：wmou.work [at] gmail [dot] com，请在邮件中包含如下内容：


1. 标题请以 ``[Prospective student]'' （包含括号，不包含引号）开头
2. 请附上个人简历和成绩单，如有论文也欢迎附在邮件中
3. 请用一小段话陈述自己的未来研究方向，或者附上自己的research statement

老师，拥有两年左右的理论强化学习经验（有paper若干）能不能申请？

补充内容 (2023-11-10 11:54 +08:00):
如果您感兴趣我把我的cv和research interest都发给您

老师，如果你项目太多做不过来的话考虑和Sushant Sachedeva （主要是Optimization也带ML)还有 Aleksandar Nikolov (主要做Differential Privacy)合作一下。

微信用户_aomv9 发表于 2023-11-9 22:49
老师，拥有两年左右的理论强化学习经验（有paper若干）能不能申请？

补充内容 (2023-11-10 11:54 +08:00): ...

欢迎邮件联系

take_a_nap 发表于 2023-11-9 23:06
老师，如果你项目太多做不过来的话考虑和Sushant Sachedeva （主要是Optimization也带ML)还有 Aleksandar N ...

他们俩的研究我都关注过，确实有很多潜在的合作机会。

目光严厉的蛋挞 发表于 2023-11-09 20:16:27
欢迎邮件联系

感谢老师，邮件已经发送~

老师您好，我将于24winter入学uoft的ece meng项目，不知道入学后是否有机会跟您做一些research？感谢！

顶，依然有效

请问老师收intern嘛