博士申请 | 香港科技大学郭毅可教招收创造性人工智能方向博士/博后/RA

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香港科技大学

香港科技大学 (The Hong Kong University of Science and Technology)，简称港科大 (HKUST)，是一所亚洲顶尖、国际知名的研究型大学（2022QS世界大学排行榜中位居世界第34名）。港科大坐落于香港清水湾半岛，依山而建，面朝大海，拥有着理想的科研环境。香港科技大学计算机科学与工程系在世界计算机学科排名中名列前茅。

导师简介

郭毅可教授，英国皇家工程院院士，香港科技大学首席副校长。郭教授自2002年起担任英国帝国理工学院计算系教授并于2014年起担任帝国理工资料科学研究所所长。他也是欧洲科学院院士 (MAE)，英国电脑学会院士 (FBCS)。郭教授于1985年获得清华大学计算科学一级荣誉学位，1993年获得帝国理工学院计算机科学博士学位。1999年，郭教授创立了帝国学院衍生企业数据分析平台公司InforSense Limited，专门从事生命科学和医学的大资料分析。他有丰富的创业与工业界合作的经验。

郭教授的主要研究兴趣在于机器学习和大规模资料管理领域，并为许多重大研究专案作出了贡献。他现在是英国和欧洲的几个主要资料科学专案的研究者，包括Idea-Fast 4700万欧元神经退行性疾病的生物标记探索研究项目。郭教授发表了超过250篇学术研究文章。他曾在2002年国际超级计算会议获 “最具创新奖”；2014年获国际生物信工业的顶级会议Bio-IT World 的 “最佳实践奖”；2017年获美国ACM SIGMM多媒体专委会年度”最佳开源软件奖”。

招生信息

香港科技大学郭毅可教授领导的研究团队招收创造性人工智能方向2023年秋博士生、博士后和RA。博士后和RA随时入职。香港研资局资助的主题研究项目“香港人机共生艺术创造平台技术建设”，旨在探索新的人机共生创造基础理论和系统，涉AI创造和审美、虚拟和增强现实、AI同理心、神经科学和区块链技术等多个交叉学科。申请者将与跨学科研究人员合作，为人工智能艺术开发前沿算法和系统。具体研究方向如下：

人工智能视觉艺术
视觉内容生成
3D计算机视觉
基于人类反馈的强化学习创作系统
基于奖励函数学习的艺术评价
创意交互媒体设计
人工智能音乐
虚拟歌手
AI音乐创作
多模态人机音乐共创系统 (多智能体协同及共情)

职责

1. 对上述单个研究领域进行研究，在顶级会议和期刊发表论文，撰写专利（Postdoc, PhD）；

2. 辅助设计及实现实用系统，与艺术家合作实现人机共生表（PhD, RA）；

3. 为艺术数据构建数据爬虫、数据库系统、nft（RA）；

4. 辅助指导PhD及RA，撰写相关项目文档（Postdoc）。

博士要求

1. 计算机科学、电气工程、信息工程、数学或相关学科海内外名校本科/硕士；

2. 熟悉pytorch/tensorflow等深度学习框架，代码功底扎实；

3. 具有较强的自我激励和自我驱动能力，能够独立开展工作；

4. 沟通能力强，能够与多学科研究人员进行有效沟通；

5. 英语流利，良好的书面和口头沟通能力（参考科大研究生院要求）；

6. 硕士毕业生应在计算机顶级会议和期刊上有良好发表记录；

7. 英语满足港科大基本要求：

https://emia.hkust.edu.hk/iip-admission

8. 加分项：

本科生获得国家奖学金或有第一作者论文发表记录；
熟悉生成模型及强化学习且有相关发表经历。

我们鼓励学生在 2022 年 12 月 1 日之前申请 HKPFS。常规申请将于 2023 年 5 月 1 日截止。

博士后要求

1. 计算机科学、电气工程、信息工程、数学或相关学科博士学位，具有多年相关经验；

2. 在顶级国际期刊上发表文章的记录；

3. 在以下一个或多个领域拥有扎实的学术经验：内容生成、NLP、计算机视觉、语音和音频处理等；

4. 熟悉深度学习算法和人工智能原理，尤其是transformer、GAN、GNN、RL等；

5. 熟悉pytorch/tensorflow等深度学习框架，以及基于CUDA的GPU编程；

6. 扎实的 python/c/c++/java 编码技能；

7. 具有较强的自我激励和自我驱动能力，能够独立开展工作；

8. 沟通能力强，能够与多学科研究人员进行有效沟通；

9. 英语流利，良好的书面和口头沟通能力。

RA要求

1. 计算机科学、电子工程、信息工程、数学或相关学科硕士，3年以上相关工作经验，也可考虑经验较少但研发记录良好的候选人；

2. 在以下一个或多个领域具有扎实的系统开发经验：NLP、计算机视觉、流媒体、动画生成、语音音乐等；

3. 扎实的 python / c / c++ / java 动手编码技能；

4. 熟悉pytorch/tensorflow等深度学习框架；需要CUDA的GPU编程；

5. 强烈的自我激励和独立工作；良好的沟通技巧；

6. 英语流利，良好的书面和口头沟通能力。

7. 加分项：

主流前后端框架的全栈编码经验；
熟悉基于unity的动画生成；
熟悉基于硬件（如光学相机、深度相机、运动传感器或可穿戴设备）的编程；
熟悉流媒体编解码的多媒体编程；
熟悉深度学习/算法的应用，尤其是foundation model, transformer model, gans, gnns, rl等；
虚拟人文、电影创作等行业工作经历。

申请方式

欢迎感兴趣的同学将简历发送给柳崎峰教授 qifeng200910@gmail.com，邮件标题格式：姓名 + 大学（缩写）+ 当前学位 + 博士后/博士/RA + 感兴趣方向。

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