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导师简介:
杜梦楠,博士毕业于美国德克萨斯农工大学,将于2023年春季加入新泽西理工学院 (New Jersey Institute of Technology) 数据科学系,担任助理教授。其主要研究兴趣在可信AI(Trustworthy AI),侧重于提高深度学习模型的可解释性,公平性,及鲁棒性。已发表录用期刊会议论文40余篇(包括NeurIPS, AAAI, KDD, WWW, ICLR, ICML, TPAMI等),谷歌学术引用数2100+。两篇论文被选为WWW-19 和 ICDM-19的最佳论文提名,其关于机器学习模型可解释性的论文被选为ACM通讯杂志的封面。
他与公司和高校有广泛的合作经历,曾经在Microsoft Research (Redmond),Adobe Research,英特尔,京东探索研究院,百度等公司工作实习。他担任WSDM'22的Registration Chair, IJCAI'23的senior PC 以及NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, AAAI, ACL, EMNLP等会议的PC委员。此外,作为创始学术委员会成员,还发起了机器学习与自然语言处理 (MLNLP) 学术社区,拥有超过50万的订阅者。作为可信AI贡献的一部分,他与马里兰大学的Ben Shneiderman教授(美国国家工程院院士)合作,维护一个Human-Centered AI网站:https://hcai.site/
- 导师学术主页:https://mengnandu.com/
- Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=8uXBeaEAAAAJ&hl=en&oi=ao
研究方向(包括但不限于):
- Trustworthy AI,包括:机器学习模型的可解释性、公平性、鲁棒性、隐私保护、安全性等
- Trustworthy AI与NLP的结合,尤其是与预训练语言模型(PLMs)的结合
- Trustworthy AI与healthcare的结合
- Trustworthy AI与推荐、搜索等的结合
招生&要求:
- 2-3名博士生,全额奖学金 (TA/RA,含学费、保险和生活补助)
- 多名硕士生和实习生(可远程),全奖/半奖/补助
- 计算机,统计,数学等本科或本科以上学历
联系方式:
- 投递邮箱:dumengnan@gmail.com
- 邮件主题 (X = PhD, Master or Intern; 只需填写一个): X Application {名字}
- 请附上你的CV以及成绩单
- 请附上一小段你的自我介绍以及研究兴趣
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