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Mila

Mila 實驗室是由深度學習先驅(qū) Yoshua Bengio 教授領(lǐng)導的人工智能實驗室（https://mila.quebec/），主要從事深度學習、強化學習、優(yōu)化算法等人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究以及在不同領(lǐng)域的應用。現(xiàn)有教師 80 余人，學生 1000 人左右，是目前學術(shù)界從事深度學習和強化學習最大的實驗室。

導師簡介

唐建老師現(xiàn)任加拿大蒙特利爾學習算法研究所（Mila）以及加拿大蒙特利爾大學計算機系、商學院助理教授，CIFAR 講席教授。主要研究興趣包括幾何深度學習、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度生成模型、知識圖譜以及這些方法在藥物研發(fā)領(lǐng)域的應用。2014 年畢業(yè)于北京大學信息科學技術(shù)學院并獲得博士學位，2014-2016 ?年任職微軟亞洲研究院研究員，2016-2017 年為密歇根大學和卡內(nèi)基梅隆大學的聯(lián)合培養(yǎng)博士后。攻讀博士期間，曾獲 2014 年機器學習頂級會議 ICML 的最佳論文，并于 2016 年獲得數(shù)據(jù)挖掘頂級會議 WWW 的最佳論文提名。他是圖表示學習領(lǐng)域的代表性人物，發(fā)表了包括 LINE、RotatE 等代表性工作。他發(fā)表的網(wǎng)絡(luò)表示學習算法 LINE 被廣泛應用，2015 年發(fā)表至今已被引用接近四千次，是 WWW 會議 2015-2019 期間引用次數(shù)最高的論文。他也是機器學習頂級會議 ICML 和 NeurIPS 的領(lǐng)域主席。他的團隊近期致力于利用人工智能技術(shù)用于藥物研發(fā)，開源了一個基于機器學習的藥物研發(fā)系統(tǒng) TorchDrug (https://torchdrug.ai/)，受到廣泛關(guān)注。

研究方向與興趣：

1. Deep Learning for Protein Design (AlphaFold2, Geometric Deep Learning, Graph Neural Networks)

2. Deep Generative Models

3. Knowledge Graph Construction and Reasoning, Natural Language Understanding

個人主頁：

https://jian-tang.com/

招生要求

1. 對“人工智能在藥物研發(fā)方向”有熱情，有較強的自我驅(qū)動能力；

2. 良好的的數(shù)學、計算機基礎(chǔ)或者生物、物理、化學等交叉學科背景；

3.?扎實的編程基礎(chǔ)（C++ 或 Python）和系統(tǒng)開發(fā)能力，有 ACM/NOI/NOIP 等信息學競賽訓練經(jīng)歷更佳；

4.?了解基本的機器學習算法，特別是蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測相關(guān)算法，如 AlphaFold2。

你可以獲得

1. 優(yōu)秀的科研履歷和項目參與經(jīng)驗；

2.?推薦信和 Mila PhD 的機會；

3.?接觸前沿研究，合作發(fā)表頂級學術(shù)論文；

4.?唐建老師的親自指導，快速上手。

申請方式

有意向者請聯(lián)系郵箱：tangjianpku@gmail.com（唐建老師），簡歷請注明個人的基本信息、特長、項目經(jīng)歷（可選）等。

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實習內(nèi)推

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總結(jié)

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