香港科技大学统计机器学习实验室
招募暑期科研实习生,实验室负责人为机器学习领域国际著名专家张潼博士,研究方向主要有机器学习理论、深度生成模型、强化学习算法、自然语言处理等。
张潼教授是机器学习领域的国际著名专家,拥有美国康奈尔大学数学和计算机双学士学位,以及斯坦福大学计算机硕士和博士学位,目前在香港科技大学数学系和计算机系任教。曾任罗格斯大学教授,曾就任于 IBM、雅虎、百度、腾讯等公司。研究方向包括机器学习算法与理论、大数据的统计方法及其应用。曾担任著名机器学习期刊的编委和顶级机器学习会议的程序委员会成员。
个人主页:
http://tongzhang-ml.org/
主要研究内容
1. 大规模预训练语言模型;
2. 机器学习算法理论分析;
3. 其他深度学习算法实现。
1. 大二及以上计算机、数学等相关专业;
2. 了解深度学习和 NLP 的基本概念,熟悉相关技术及工具,如 PyTorch、TensorFlow、Keras 等,能灵活地选择工具进行研发;
3. 较好的工程实现能力,责任心强、有自我驱动力;
4. 能保证 3-6 个月的实习期,暂时以 remote 形式,后续视疫情发展可以商讨调整。
欢迎感兴趣的同学将简历发送至:
rpan@connect.ust.hk
阿里达摩院智能对话算法团队
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微软亚洲研究院深度与强化学习组
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元象唯思认知智能组|
腾讯天衍实验室
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平安科技人工智能中心
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京东科技人机交互技术部
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哈啰出行NLP团队
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阿里云开发者社区
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字节跳动Data团队
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腾讯IEG计算广告算法组
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华为旗舰算法团队
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美团无人车团队
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微信AI北京团队
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字节跳动抖音直播团队
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滴滴安全部图像算法组
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哔哩哔哩
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网易智慧企业事业部
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诺亚方舟实验室智能工业视觉组
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快手Y-Tech部门
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百度视觉技术部
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阿里达摩院AliceMind语言模型团队
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字节跳动智能创作图像团队
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贝壳人工智能技术中心
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阿里达摩院多模态翻译团队
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字节跳动电商平台治理算法团队
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腾讯云小微自然语言技术中心
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阿里达摩院生物医学团队
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字节跳动AI Lab
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微软亚洲研究院多媒体计算组
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微软亚洲研究院自然语言计算组
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百度深度学习技术平台部
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腾讯广告多媒体AI中心
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阿里云视频处理算法团队
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阿里达摩院灵瞳实验室
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阿里达摩院城市大脑实验室
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微软亚洲研究院 & BingAds
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腾讯游戏王者荣耀算法团队
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字节跳动AI审核团队
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华为诺亚方舟实验室
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光大银行总行智能风控中心
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商汤科技研究院
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太平洋保险数智研究院
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京东探索研究院
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微软亚洲互联网工程院
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华为云Edge AI团队
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微软亚洲研究院机器学习组
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北京智源人工智能研究院
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京东搜索广告算法团队
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平安科技硅谷研究院
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腾讯AI Lab视觉计算中心
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字节跳动商业化内容理解中台
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华为中央媒体院媒体技术实验室
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腾讯优图实验室视频组
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轻舟智航自动驾驶感知组
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阿里达摩院语言智能实验室
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微软亚洲研究院语音组
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IDEA数字经济研究院
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阿里达摩院XR实验室
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小红书社区技术部
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阿里妈妈展示广告核心算法团队
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小米
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微软亚洲研究院上海人工智能组
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百度研究院深度学习实验室
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腾讯天籁实验室
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蚂蚁集团数字身份团队
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三星通信研究院
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美团搜索与NLP部
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百度自然语言处理部
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阿里达摩院智能计算实验室
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京东商业提升事业部
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华为高斯实验室
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阿里巴巴流量风控团队
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华为诺亚方舟实验室
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阿里达摩院多模态翻译团队
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OPPO小布助手中心
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微软亚洲研究院DKI组
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阿里妈妈展示广告团队
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华为Cloud&AI机器视觉产品部
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联想研究院机器学习团队
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腾讯IEG互动娱乐事业群
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阿里达摩院医疗AI团队
字节跳动搜索团队
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百度搜索策略部
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京东广告质量部|
阿里巴巴达摩院对话智能团队
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华为诺亚方舟实验室|
百度智能生活事业群组
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中科院自动化所
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百度自然语言处理部ERNIE团队
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旷视研究院3D组
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OpenMMLab
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轻舟智航
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阿里达摩院XR实验室
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腾讯TEG-AI平台部
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京东推荐
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腾讯优图实验室
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微软亚洲互联网工程院
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中科院计算机网络信息中心
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蚂蚁金服智能引擎技术事业部
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微软亚洲互联网工程院
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华为云Edge AI团队
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英特尔中国研究院
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腾讯优图实验室视频组
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阿里钉钉算法技术团队
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极氪智能科技
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三星通信研究院
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华为高斯实验室
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腾讯IEG互动娱乐事业群
OPPO数据智能隐私计算团队
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百度ACG智慧城市事业部
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阿里巴巴达摩院决策智能实验室
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元象唯思认知智能组
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京东搜索检索团队
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远鉴科技
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腾讯天衍实验室
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华为诺亚方舟实验室|
上海人工智能实验室
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澜舟科技
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百度智能生活事业群组
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中科院自动化所
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浙江大学杭州国际科创中心
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深透医疗
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旷视研究院3D组
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OpenMMLab
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PayPal
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百度视觉技术团队
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360人工智能研究院
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聆心智能
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美团骑行算法团队
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深圳瑞德林生物
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清华OpenBMB团队
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腾讯微信事业群
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OPPO研究院
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阿里达摩院XR实验室
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字节跳动智能创作图像团队
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科大讯飞智慧医疗研究院
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NVIDIA初创加速计划团队
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雪巴科技
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字节跳动Data智能客服团队
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京东探索研究院
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微软亚洲互联网工程院
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中科院计算机网络信息中心
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商汤科技研究院
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蚂蚁金服智能引擎技术事业部
|
微软亚洲互联网工程院
|
华为云Edge AI团队
|
微软亚洲研究院机器学习组
|
字节跳动商业化内容理解中台
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微软搜索广告算法团队
|
英特尔中国研究院
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腾讯优图实验室视频组
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IDEA数字经济研究院
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微软亚洲互联网工程院
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小红书社区技术部
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启元实验室
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三星通信研究院
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摄星智能
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易航智能
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阿里妈妈展示广告团队
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浪潮集团
上海财经大学语言智能实验室
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约翰霍普金斯大学
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宾夕法尼亚州立大学
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清华大学刘永进教授
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香港理工大学
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佐治亚理工学院
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香港科技大学(广州)李松泽教授
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清华大学胡志睿课题组
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上海交通大学袁野课题组
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香港科技大学(广州)信息枢纽
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香港科技大学(广州)曾宪国课题组
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弗吉尼亚理工贾若溪老师组
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浙江大学陈华钧教授
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香港科技大学(广州)Gareth Tyson教授
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香港中文大学(深圳)罗元教授
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康涅狄格大学
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香港科技大学(广州)陈绎泽教授
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香港中文大学(深圳)于天舒教授
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罗格斯大学王灏教授
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范德堡大学NDS实验室
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新加坡管理大学
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匹兹堡大学高伟教授
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布兰迪斯大学张初旭教授
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北京大学万小军教授
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弗吉尼亚理工于国强教授
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Mila实验室唐建教授
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香港中文大学(深圳)贺品嘉教授
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加州大学河滨分校余南鹏教授
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南方科技大学刘泉影教授
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苏黎世联邦理工学院SML课题组
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爱丁堡大学NLP组
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加州大学圣克鲁兹分校王鑫教授
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圣塔克拉拉大学
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北京大学王鹤
教授
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香港城市大学魏颖教授
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北京大学杨耀东教授
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麦克马斯特大学郑榕教授
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蒙纳士大学(苏州)陈存建老师
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东方理工曾文军教授
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北京大学邓小铁
教授
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悉尼科技大学
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香港中文大学(深圳)方一向教授
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华中科技大学张立茂教授
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中科院深圳先进院
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清华大学NLP实验室
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悉尼科技大学
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香港中文大学(深圳)
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香港中文大学(深圳)韩晓光教授
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蒙纳士大学NLP组
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北京大学刘洋老师
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清华大学弋力老师
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麦考瑞大学王岩教授
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南方科技大学张建国教授
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香港中文大学(深圳)纪冬旭老师
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代尔夫特理工大学陶倩教授
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香港理工大学姚巍老师
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北京理工大学张睿恒老师
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香港城市大学张甲晨老师
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广州国家实验室
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西湖大学智能无人系统实验室
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北京理工大学宋承天老师
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北京大学杨智老师
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清华大学姚权铭教授
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中国科学院深圳先进技术研究院
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香港大学韩锴课题组
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北京邮电大学
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悉尼大学徐畅老师
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香港浸会大学万人杰教授
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北京大学赵东岩老师
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香港中文大学(深圳)查宏远教授
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北京大学周嘉欢老师
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中国科学院深圳先进技术研究院
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阿尔伯塔大学韩杰教授
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阿布扎比人工智能大学
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北京大学李萌老师
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约翰霍普金斯大学
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北京大学贺笛
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麦吉尔大学丁俊老师
|
南洋理工大学骆思强老师
|
香港理工大学滕龙老师
|
香港科技大学李小萌老师
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新加坡科技研究局
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运筹优化
算法
实习生
面经
上篇blog介绍了运筹优化
算法
实习生
岗位的相关公司,这篇博主根据自己个人的面试经历去介绍各个公司的特点,希望看到的同学能够有针对性的去做准备。
阿里巴巴是相对来说运筹优化岗位较多的公司,因此hc也相对较多。
正常来说,找
实习
的时间其实开始于寒假结束后,其实很多公司过完年之后就开始了。对于阿里来说,系统开放较晚,因此一般在系统开放之前很多BU就开始了提前批的面试,此时,
实习生
的简历是不会进入系统,因此推荐大家可以在这个时间段和各个BU的前辈去进行沟通面试,多给自己一些机会
作为已经有4000多名员工的AI独角兽,商汤的一举一动备受关注。
从2018年开始,奔着“开源、统一、可复现”的目标,商汤开始建设
人工智能
算法
的开源体系。当时,商汤联合创始人林达华
教授
则主导发起了OpenMMLab项目,今年商汤将其升级为商汤的
算法
开放体系。
经过两年的发展,OpenMMLab在Gi
tH
ub上累计收获了超过20000 Star,覆盖10多个研究方向、100多种
算法
和700多种预训练的模型,可提供开放的基础技术支持、接口标准和
算法
框架,逐渐形成了完整的体系和组织.
模型训练重点关注的是如何通过训练策略来得到一个性能更好的模型,其过程似乎包含着各种“玄学”,被戏称为“炼丹”。整个流程包含从训练样本的获取(包括数据采集与标注),模型结构的确定,损失函数和评价指标的确定,到模型参数的训练,这部分更多是业务方去承接相关工作。一旦“炼丹”完成(即训练得到了一个指标不错的模型),如何将这颗“丹药”赋能到实际业务中,充分发挥其能力,这就是部署方需要承接的工作。
因此,一般来说,学术界负责各种 SOTA(State of
th
e Art) 模型的训练和结构探索,而工业界负责将这些
可以把神经网络看作一个复合数学函数,网络结构设计决定了多个基础函数如何复合成复合函数,网络的训练过程确定了复合函数的所有参数。 为了获得一个“优秀”的函数,训练过程中会基于给定的数据集合,对该函数参数进行多次迭代修正,重复如下几个步骤:
反向传播(计算参数的梯度)
这里第 3 步反向传播过程会根据输出的梯度推导出参数的梯度,第 4 步会根据这些梯度更新神经网络的参数,这两步是神经网络可以不断优化的核心。 反向传播过程中需要计算出所有参数的梯度,这当然可以由网络
2017阿里内推笔试题–
算法
工程师(运筹优化)题目沐哲是一个菜鸟仓库的一个拣货员,但他有非常个怪异的习惯。每次拣货的重量都要比之前拣的一个轻,每次拣到货后都可以得到1块钱,沐哲想知道这样最多能赚多少钱
32 34 7 33 21 2
13 12 3 11 26 36
16 30 22 1 24 14
20 23 25 5 19 29
27 15 9 17 31 4
6 18 8 10 3
快手
算法
岗日常
实习
面试经验
时间:2019.4.3 10:00 地点:北京市海淀区上地西路6号(快手总部)-E座
这次快手的面试一共两面,每一场面试都是先针对简历问问题然后手写一道
算法
题。由于我简历里
科研
的内容比较多,所以两位面试官都问了我关于我的一作在投论文的问题。由于是现场面试,所以代码是用笔写在草稿纸上然后面试官肉眼判题的。下面的面试流程就不叙述讨论论文的部分,只叙述手写
算法
题的部分。