AI科技評論今天繼續推出海內外高校AI博士招生，來自香港澳大利亞三所高校的助理教授正在招收 2021/22級的博士生，他們分別是韓波博士、劉同亮博士以及宮明明博士。
韓波-香港浸會大學
韓波博士於2020年1月作為計算機科學的助理教授加入香港浸會大學（Hong Kong Baptist University, HKBU），建立可信賴機器學習研究組（Trustworthy Machine Learning Group），主要從事可信賴機器學習算法及其應用。
HKBU是香港六大研究密集型公立大學之一，是亞洲頂尖的計算機信息科學強校，在計算機領域專業排名CSRankings，2019-2021年人工智慧和機器學習方向全球排名96位。其同時兼任日本理化研究所人工智慧項目BAIHO訪問科學家，合作導師為Masashi Sugiyama教授。現擔任機器學習頂級會議NeurIPS'20-21和ICLR'21領域主席，機器學習頂級期刊MLJ的專刊首席客座編輯。曾獲得日本理化研究所BAIHO研究獎，香港研究資助局早期職業生涯計劃，國家自然科學基金青年基金。
韓波博士於2019-2020年在日本理化研究所人工智慧項目做博士後，師從Masashi Sugiyama教授；於2019年雪梨科技大學（University of Technology Sydney, UTS）博士畢業，師從Ivor W. Tsang教授和Ling Chen教授；於2018-2019年在日本理化研究所人工智慧項目做研究實習生，與Masashi Sugiyama教授，牛罡博士和周名遠教授合作。
個人主頁：https://bhanml.github.io
招生簡介：
香港浸會大學韓波課題組（HKBU Trustworthy Machine Learning Group）專攻機器學習，課題組由RGC Early CAREER Scheme（香港研究資助局早期職業生涯計劃）和NSFC Young Scientists Fund（國家自然科學基金青年基金）資助，現擬招收以下三類學生：
1. 全額獎學金博士2名（2022.9月入學）；
2. 帶薪研究助理3-4名（2021.6-8月入職浸大本部，實習至少6個月）；
3. 帶薪研究實習生3-4名（2021.6-8月入職浸大深研院，實習至少6個月，支持遠程訪問）。
另外，本組也歡迎自費的訪問博士或者研究助理申請，訪問至少6個月，支持遠程訪問。有興趣的同學請發送個人CV到郵箱：bhanml@comp.hkbu.edu.hk
招生細節可進一步參考：
https://bhanml.github.io/prospective_students.pdf
劉同亮-澳大利亞雪梨大學
劉同亮博士於2017年作為助理教授加入雪梨大學。現任雪梨大學可信賴機器學習實驗室主任。
雪梨大學是澳洲第一所大學。目前名列2021年QS世界大學排名第40名、2021年泰晤士高等教育世界大學排名第51名、2021年US News世界大學排名第27名。根據2020年QS畢業生就業力排名，雪梨大學緊隨麻省理工學院、史丹福大學和加州大學洛杉磯分校之後，高居世界第四位。雪梨大學位於氣候宜人的南半球，被英國《每日電訊報》和美國《赫芬頓郵報》評為世界上最美的十所大學之一。
劉同亮博士對可信賴機器學習有廣泛的興趣。包括算法的解釋性，魯棒性，因果性，公平性，隱私保護性等領域。尤其在標籤噪聲學習，遷移學習，對抗學習，機器學習理論等方面有傑出貢獻。
劉同亮博士在機器學習頂刊和頂會上共發表百餘篇論文。獲得多項最佳論文獎。在2019年，被澳大利亞科研理事會（ARC）評選為優秀青年研究員獎（DECRA）。在2020年，被澳大利亞人報（The Australian）評為在計算機科學方向最具潛力的五位新星之一。在2021年，獲得心血管計劃的生物工程和數字科學催化劑獎。
個人主頁：https://tongliang-liu.github.io/
招生簡介：
招收2022年秋季入學的博士生一名。
提供學費和生活費。要求較強的自我驅動能力，溝通能力，數學和編程能力。也歡迎任何形式的訪問學者。有意者請發送簡歷和成績單至tongliang.liu@sydney.edu.au.
宮明明-澳大利亞墨爾本大學
宮明明博士於2019年作為助理教授加入墨爾本大學數學與統計系，並附屬於墨爾本數據科學研究中心。
墨爾本大學於多個排名中榮獲全澳第一。2020-2021年，其位列U.S. News世界大學排名全澳第1、世界第25位；THE世界大學排名全澳第1、世界第31位；軟科世界大學學術排名全澳第1、世界第35位；QS世界大學排名全澳第3、世界第41位。墨爾本數據科學中心由墨爾本大學數學與統計系，計算機系共同組建，旨在促進學校各院系之間在機器學習，人工智慧，數據科學方面的合作與交流。
宮明明博士對因果推理與機器學習有廣泛的興趣。他的研究興趣包括因果圖結構學習以及因果機制啟發式遷移學習、生成式學習、可解釋學習。在應用方面，他的興趣主要集中在深度估計、三維視覺、生物信息等領域。他在機器學習頂級會議與期刊發表了四十多篇學術論文。他於2020年獲得了澳大利亞研究委員會的「早期職業研究者獎（DECRA）」，並被選為IJCAI2020的「早期職業焦點演講」演講者。
個人主頁：https://mingming-gong.github.io/
招生簡介：
招收2022年一月份入學的博士生一名。
提供學費和生活費，要求候選者具有優異的本科或者研究生成績，紮實的數學基礎，和較強的編程能力。
課題組同時歡迎任何形式的訪問學者與實習生。有意者請發送簡歷和成績單至mingming.gong@unimelb.edu.au.
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