Каждый год Лаборатория исследований искусственного интеллекта Беркли (BAIR) выпускает самых талантливых и новаторских умов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Наш доктор философии. Каждый из выпускников расширил границы исследований в области искусственного интеллекта и теперь готов отправиться в новые приключения в научных кругах, промышленности и за их пределами.
Эти фантастические люди приносят с собой богатые знания, свежие идеи и стремление продолжать вносить свой вклад в развитие искусственного интеллекта. Их работа в BAIR, начиная от глубокого обучения, робототехники и обработки естественного языка до компьютерного зрения, безопасности и многого другого, внесла значительный вклад в их области и оказала преобразующее воздействие на общество.
Этот веб-сайт предназначен для демонстрации наших коллег, чтобы академическим учреждениям, исследовательским организациям и лидерам отрасли было проще находить и нанимать пионеров нового поколения в области ИИ. Здесь вы найдете подробные профили, научные интересы и контактную информацию каждого из наших выпускников. Мы приглашаем вас изучить потенциальное сотрудничество и возможности, которые представляют эти выпускники, поскольку они стремятся применить свой опыт и знания в новых условиях.
Присоединяйтесь к нам, чтобы отметить достижения последних выпускников PhD BAIR. Их путь только начинается, и будущее, которое они помогут построить, светлое!
Спасибо нашим друзьям из Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта за эту идею!
Абдус Салам Азад
Электронная почта: salam_azad@berkeley.edu
Веб-сайт: https://www.azadsalam.org/
Советник(ы): Ион Стойка
Рекламный ролик исследования: Мой исследовательский интерес широко лежит в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Во время работы над докторской диссертацией я сосредоточился на методах создания среды/обучения учебных программ для обучения автономных агентов с помощью обучения с подкреплением. В частности, я работаю над методами, которые алгоритмически генерируют разнообразные среды обучения (т. е. сценарии обучения) для автономных агентов, чтобы повысить эффективность обобщения и выборки. В настоящее время я работаю над автономными агентами на основе большой языковой модели (LLM).
Интересуют вакансии: Ученый-исследователь, инженер ML
Алисия Цай
Электронная почта: aliciatsai@berkeley.edu
Веб-сайт: https://www.aliciatsai.com/
Советник(ы): Лоран Эль Гауи
Рекламный ролик исследования: Мое исследование углубляется в теоретические аспекты глубоких неявных моделей, начиная с единого представления «пространства состояний», которое упрощает обозначения. Кроме того, моя работа исследует различные проблемы обучения, связанные с глубоким обучением, включая проблемы, поддающиеся выпуклой и невыпуклой оптимизации. Помимо теоретических исследований, мои исследования расширяют потенциальные возможности применения в различных проблемных областях, включая обработку естественного языка и естественные науки.
Интересуют вакансии: Ученый-исследователь, ученый-прикладник, инженер по машинному обучению
Кэтрин Уивер
Электронная почта: catherine22@berkeley.edu
Веб-сайт: https://cwj22.github.io
Советник(ы): Масаеси Томизука, Вэй Чжань
Рекламный ролик исследования: Мои исследования сосредоточены на машинном обучении и алгоритмах управления для решения сложных задач автономных гонок в Gran Turismo Sport. Я использую свой опыт в области машиностроения, чтобы понять, как машинное обучение и оптимальное управление на основе моделей могут создавать безопасные и высокопроизводительные системы управления для робототехники и автономных систем. Особое внимание я уделял тому, как использовать автономные наборы данных (например, гоночные траектории игроков) для создания более эффективных и эффективных алгоритмов управления.
Интересуют вакансии: Ученый-исследователь и инженер по робототехнике/системе управления
Чавин Ситаварин
Электронная почта: chawin.sitawarin@gmail.com
Веб-сайт: https://chawins.github.io/
Советник(ы): Дэвид Вагнер
Рекламный ролик исследования: Меня широко интересуют аспекты безопасности и безопасности систем машинного обучения. Большинство моих предыдущих работ относятся к области состязательного машинного обучения, особенно состязательных примеров и надежности алгоритмов машинного обучения. Совсем недавно меня воодушевили возникающие риски безопасности и конфиденциальности в больших языковых моделях.
Интересуют вакансии: Научный сотрудник
Дхрув Шах
Электронная почта: shah@cs.berkeley.edu
Веб-сайт: http://cs.berkeley.edu/~shah/
Советник(ы): Сергей Левин
Рекламный ролик исследования: Я тренирую большие модели и делаю роботов умнее.
Интересуют вакансии: Ученый-исследователь, робототехника
Элиза Косой
Электронная почта: eko@berkeley.edu
Веб-сайт: https://www.elizakosoy.com/
Советник(ы): Элисон Гопник
Рекламный ролик исследования: Элиза Косой работает на стыке развития детей и искусственного интеллекта с профессором Элисон Гопник. Ее работа включает в себя создание оценочных критериев для программ LLM, основанных на развитии детей, а также изучение того, как дети и взрослые используют модели GenAI, такие как ChatGPT/Dalle, и формируют на их основе ментальные модели. Она стажер в Google, работает в команде AI/UX, а ранее работала в Empathy Lab. Она публиковалась в журналах Neurips, ICML, ICLR, Cogsci и Cognition. В ее дипломной работе была создана единая виртуальная среда для тестирования детей и моделей ИИ в одном месте с целью обучения моделей RL. У нее также есть опыт создания стартапов и игрушек для программирования аппаратного обеспечения STEM.
Интересуют вакансии: Ученый-исследователь (развитие детей и искусственный интеллект), безопасность искусственного интеллекта (специализация на детях), исследователь пользовательского опыта (UX) (специализация на смешанных методах, молодежи, искусственном интеллекте, магистратуре), образовании и искусственном интеллекте (игрушки STEM)
Фангю Ву
Электронная почта: fangyuwu@berkeley.edu
Веб-сайт: https://fangyuwu.com/
Советник(ы): Александр Байен
Рекламный ролик исследования: Под руководством профессора Александра Байена компания Fangyu специализируется на применении методов оптимизации к многоагентным роботизированным системам, особенно при планировании и управлении автоматизированными транспортными средствами.
Интересуют вакансии: Преподаватель или научный сотрудник в области управления, оптимизации и робототехники.
Фрэнсис Дин
Электронная почта: frances@berkeley.edu
Веб-сайт: https://www.francesding.com/
Советник(ы): Джейкоб Стейнхардт, Мориц Хардт
Рекламный ролик исследования: Мои исследования сосредоточены на машинном обучении для моделирования белков. Я работаю над улучшением классификации свойств белков и их дизайном, а также над пониманием того, чему обучаются различные модели белков. Ранее я работал над моделями последовательностей ДНК и РНК, а также критериями оценки интерпретируемости и справедливости моделей МО в разных областях.
Интересуют вакансии: Научный сотрудник
Цзяньлан Луо
Электронная почта: jianlanluo@eecs.berkeley.edu
Веб-сайт: https://people.eecs.berkeley.edu/~jianlanluo/
Советник(ы): Сергей Левин
Рекламный ролик исследования: Мои исследовательские интересы в целом связаны с масштабируемыми алгоритмами и практикой машинного обучения, робототехники и средств управления; особенно их пересечения.
Интересуют вакансии: факультет, научный сотрудник
Кэти Джанг
Электронная почта: kathyjang@gmail.com
Веб-сайт: https://kathyjang.com
Советник(ы): Александр Байен
Рекламный ролик исследования: Моя дипломная работа специализировалась на обучении с подкреплением для автономных транспортных средств, уделяя особое внимание повышению эффективности принятия решений и эффективности в прикладных условиях. В будущей работе я стремлюсь применить эти принципы к более широким задачам в таких областях, как обработка естественного языка. Учитывая мой опыт, моя цель — увидеть прямое влияние моих усилий, внося свой вклад в инновационные исследования и решения в области искусственного интеллекта.
Интересуют вакансии: Ученый-исследователь/инженер МО
Кевин Лин
Электронная почта: k-lin@berkeley.edu
Веб-сайт: https://people.eecs.berkeley.edu/~kevinlin/
Советник(ы): Дэн Кляйн, Джозеф Э. Гонсалес
Рекламный ролик исследования: Мои исследования направлены на понимание и улучшение того, как языковые модели используют и предоставляют информацию.
Интересуют вакансии: Научный сотрудник
Нихил Гош
Электронная почта: nikhil_ghosh@berkeley.edu
Веб-сайт: https://nikhil-ghosh-berkeley.github.io/
Советник(ы): Бин Ю, Сон Мэй
Рекламный ролик исследования: Я заинтересован в развитии лучшего фундаментального понимания глубокого обучения и усовершенствовании практических систем, используя как теоретическую, так и эмпирическую методологию. В настоящее время меня особенно интересует повышение эффективности больших моделей путем изучения того, как правильно масштабировать гиперпараметры в зависимости от размера модели.
Интересуют вакансии: Научный сотрудник
Оливия Уоткинс
Электронная почта: oliviawatkins@berkeley.edu
Веб-сайт: https://aliengirlliv.github.io/oliviawatkins
Советник(ы): Питер Аббил и Тревор Даррелл
Рекламный ролик исследования: Моя работа включает в себя RL, BC, обучение у людей и использование моделей здравого смысла для обучения агентов. Я в восторге от обучения, контроля, согласованности и надежности языковых агентов.
Интересуют вакансии: Научный сотрудник
Жуймин Цао
Электронная почта: rcao@berkeley.edu
Веб-сайт: https://rmcao.net
Советник(ы): Лора Уоллер
Рекламный ролик исследования: Мои исследования связаны с вычислительной визуализацией, в частности с пространственно-временным моделированием для динамического восстановления сцены и оценки движения. Я также работаю над методами оптической микроскопии, оптическим дизайном на основе оптимизации, обработкой событийной камеры, рендерингом новых видов.
Интересуют вакансии: Ученый-исследователь, постдок, преподаватель
Райан Хок
Электронная почта: ryanhoque@berkeley.edu
Веб-сайт: https://ryanhoque.github.io
Советник(ы): Кен Голдберг
Рекламный ролик исследования: Алгоритмы имитационного обучения и обучения с подкреплением, которые масштабируются до больших парков роботов, выполняющих манипуляции и другие сложные задачи.
Интересуют вакансии: Научный сотрудник
Сэм Тойер
Электронная почта: sdt@berkeley.edu
Веб-сайт: https://www.qxcv.net/
Советник(ы): Стюарт Рассел
Рекламный ролик исследования: Мои исследования сосредоточены на том, чтобы сделать языковые модели безопасными, надежными и безопасными. У меня также есть опыт в области видения, планирования, обучения с имитацией, обучения с подкреплением и обучения с вознаграждением.
Интересуют вакансии: Научный сотрудник
Шишир Г. Патил
Электронная почта: shishirpatil2007@gmail.com
Веб-сайт: https://shishirpatil.github.io/
Советник(ы): Джозеф Гонсалес
Рекламный ролик исследования: Gorilla LLM — Обучение студентов LLM использованию инструментов (https://gorilla.cs.berkeley.edu/); Механизм выполнения LLM: гарантия обратимости, надежности и минимизация радиуса взрыва для LLM-агентов, встроенных в рабочие процессы пользователей и предприятий; POET: привязка к памяти и энергоэффективная точная настройка LLM на периферийных устройствах, таких как смартфоны и ноутбуки (https://poet.cs.berkeley.edu/).
Интересуют вакансии: Научный сотрудник
Сьюзи Петрик
Электронная почта: spetryk@berkeley.edu
Веб-сайт: https://suziepetryk.com/
Советник(ы): Тревор Даррелл, Джозеф Гонсалес
Рекламный ролик исследования: Работаю над повышением надежности и безопасности мультимодальных моделей. Мое внимание было сосредоточено на локализации и уменьшении галлюцинаций для моделей «зрение + язык», а также на измерении и использовании неопределенности и смягчении предвзятости. Мои интересы заключаются в применении решений этих проблем в реальных производственных сценариях, а не исключительно в академической среде.
Интересуют вакансии: Ученый-прикладник в области генеративного искусственного интеллекта, безопасности и/или доступности.
Синъюй Линь
Электронная почта: xingyu@berkeley.edu
Веб-сайт: https://xingyu-lin.github.io/
Советник(ы): Питер Аббель
Рекламный ролик исследования: Мои исследования связаны с робототехникой, машинным обучением и компьютерным зрением, с основной целью изучения обобщаемых навыков роботов с двух точек зрения: (1) Изучение структурированных моделей мира с пространственными и временными абстракциями. (2) Предварительное обучение визуальному представлению и навыкам, позволяющим передавать знания из наборов зрительных данных и симуляторов в масштабе Интернета.
Интересуют вакансии: Преподаватель или научный сотрудник
Яодонг Ю
Электронная почта: yyu@eecs.berkeley.edu
Веб-сайт: https://yaodongyu.github.io/
Советник(ы): Майкл И. Джордан, Йи Ма
Рекламный ролик исследования: Мои исследовательские интересы широко связаны с теорией и практикой надежного машинного обучения, включая интерпретируемость, конфиденциальность и надежность.
Интересуют вакансии: Факультет