William L. Hamilton

Puestos de investigación Postdoctoral

Si está interesado en alguno de estos puestos, envíe su CV completo y una carta de presentación corta (es decir, de una página) que detalle sus antecedentes de investigación e intereses a [email protected] con la línea de asunto “POSTDOC SOLICITANTE”.

Grafo Redes Neuronales, Razonamiento Lógico y Gráficos de Conocimiento

Supervisor: William L. Hamilton
Resumen: Estoy buscando un investigador postdoctoral para investigar preguntas en la intersección del aprendizaje de representación de gráficos, razonamiento lógico y gráficos de conocimiento. El objetivo del postdoc será avanzar en métodos fundamentales que combinen el aprendizaje de la representación gráfica y el razonamiento lógico (por ejemplo, redes neuronales de gráficos, redes lógicas de Markov y programación lógica inductiva). El dominio de aplicación principal será el razonamiento sobre gráficos de conocimiento (por ejemplo, gráficos de conocimiento biomédico). Los resultados esperados del postdoctorado incluyen el desarrollo de nuevos métodos, así como la publicación de código de fuente abierta y datos para avanzar en la investigación de gráficos de conocimiento.Experiencia requerida: Doctorado en Ciencias de la Computación o en un campo estrechamente relacionado. Experiencia previa en publicaciones sobre temas relacionados con el aprendizaje de la representación de gráficos y / o el análisis de gráficos de conocimiento.
Fecha de inicio y Duración: Se prefiere la fecha de inicio de enero de 2021 y una duración de dos años, pero negociables.Salario: El salario es negociable, competitivo y está condicionado a la experiencia previa del solicitante.

Puestos de investigación de doctorado

En el próximo ciclo de solicitud (es decir, para que los doctorados comiencen en otoño de 2021), priorizaré a los solicitantes de doctorado con interés en trabajar en los temas de investigación que se describen a continuación. Todos los asistentes de investigación de doctorado reciben estipendios competitivos y apoyo de matrícula.

Si está interesado en cualquiera de estos puestos, envíe una solicitud oficial a McGill e indique también su interés en trabajar conmigo a través del Instituto de Investigación Mila. No puedo responder a consultas directas por correo electrónico.

Aprendizaje de Representación Gráfica Más allá de la Transmisión de Mensajes Neuronales

Supervisor: William L. Hamilton
Resumen: Estoy buscando estudiantes de doctorado que quieran desarrollar la próxima generación de métodos de aprendizaje de representación gráfica. La investigación reciente sobre el aprendizaje de representación gráfica se ha centrado en gran medida en el paradigma de “transmisión de mensajes” para desarrollar redes neuronales de gráficos (por ejemplo, GraphSAGE, GCNs, GINs; véase el Capítulo 5 de mi libro sobre el tema). Sin embargo, estas redes neuronales de grafos de transmisión de mensajes tienen serias limitaciones, tanto en términos de expresividad teórica como de poder empírico. El objetivo de esta área de investigación de doctorado es trabajar hacia la próxima generación de métodos para el aprendizaje profundo en gráficos, que van más allá del paradigma actual de transmisión de mensajes y conducen a mejoras significativas en el mundo real.Experiencia requerida: Maestría en Ciencias de la Computación o un campo estrechamente relacionado. Se dará prioridad a los solicitantes con investigación previa sobre el aprendizaje de la representación gráfica (por ejemplo, publicaciones).

Aprendizaje de Representación Gráfica, Procesamiento de Señales y Lógica

Supervisor: William L. Hamilton
Resumen: Estoy buscando estudiantes de doctorado que quieran mejorar nuestra comprensión teórica fundamental del aprendizaje automático basado en gráficos, al tiempo que desarrollamos nuevos métodos y algoritmos. El objetivo de esta área de investigación es descubrir nuevas relaciones entre los campos de aprendizaje de representación de gráficos, teoría de gráficos espectrales, procesamiento de señales de gráficos y razonamiento neuro-simbólico. Esta área de investigación priorizará los desarrollos teóricos y el diseño de algoritmos basados en la teoría. Experiencia requerida: Maestría en Ciencias de la Computación o un campo estrechamente relacionado. Se dará prioridad a los solicitantes con experiencia previa en investigación (por ejemplo, publicaciones) sobre aprendizaje de representación gráfica, procesamiento de señales gráficas o áreas relacionadas.

Puestos de investigación de MSc

En el próximo ciclo de solicitud (es decir, para que los estudiantes de MSc comiencen en el otoño de 2021), priorizaré a los solicitantes de MSc con interés en trabajar en los temas de investigación que se describen a continuación. Todos los asistentes de investigación de MSc reciben estipendios competitivos y apoyo para la matrícula.

Si está interesado en cualquiera de estos puestos, envíe una solicitud oficial a McGill e indique también su interés en trabajar conmigo a través del Instituto de Investigación Mila. No puedo responder a consultas directas por correo electrónico.

Aprendizaje de representación gráfica para Redes Inalámbricas

Supervisor: William L. Hamilton (primario), con Reihaneh Rabbany y Georges Kaddoum
Resumen: Estoy buscando estudiantes de investigación de Maestría que estén interesados en aplicar métodos de aprendizaje de representación gráfica (por ejemplo, redes neuronales de gráficos) para problemas en el diseño de redes inalámbricas. El objetivo de esta área de investigación es desarrollar métodos que puedan tener un impacto inmediato en problemas del mundo real relacionados con el diseño y la gestión de redes inalámbricas. Este proyecto implicará una estrecha colaboración con expertos en redes inalámbricas. Experiencia requerida: Licenciatura en Ciencias de la Computación o un campo estrechamente relacionado. Cursos u otra experiencia previa en aprendizaje automático y / o sistemas inalámbricos.

Aprendizaje de Representación Gráfica para el Diseño Computacional de Fármacos

Supervisor: William L. Hamilton (primario), en colaboración con la Iniciativa LambdaZero Mila
Resumen: Estoy buscando estudiantes de investigación de Maestría que estén interesados en aplicar métodos de aprendizaje de representación gráfica (p., redes neuronales gráficas) a problemas relacionados con el diseño computacional de fármacos. Esto incluye el uso de redes neuronales de gráficos para modelar estructuras moleculares, así como la aplicación de técnicas de aprendizaje de gráficos a gráficos de conocimiento biomédico. La investigación en esta área dará prioridad a las aplicaciones del mundo real, incluido el desarrollo de tratamientos para diversos cánceres, la COVID-19 y otras enfermedades infecciosas. Este proyecto implicará la colaboración con iniciativas en curso en Mila y McGill relacionadas con el diseño computacional de medicamentos. Experiencia requerida: Licenciatura en Ciencias de la Computación o un campo estrechamente relacionado. Cursos u otra experiencia previa en aprendizaje automático y biología computacional.

Puestos de investigación Postdoctoral Grafo Redes Neuronales, Razonamiento Lógico y Gráficos de ConocimientoPuestos de investigación de doctorado Aprendizaje de Representación Gráfica Más allá de la Transmisión de Mensajes NeuronalesAprendizaje de Representación Gráfica, Procesamiento de Señales y LógicaPuestos de investigación de MSc Aprendizaje de representación gráfica para Redes Inalámbricas Aprendizaje de Representación Gráfica para el Diseño…

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