William L. Hamilton

Postes de recherche postdoctorale

Si vous êtes intéressé par l’un de ces postes, veuillez envoyer votre CV complet et une courte lettre de motivation (c.-à-d., une page) détaillant vos antécédents de recherche et vos intérêts à [email protected] avec la ligne d’objet “POSTDOCTORANT”.

Réseaux de neurones graphiques, Raisonnement logique et graphiques des connaissances

Superviseur: William L. Hamilton
Résumé: Je suis à la recherche d’un chercheur postdoctoral pour étudier des questions à l’intersection de l’apprentissage de la représentation graphique, du raisonnement logique et des graphiques des connaissances. L’objectif du postdoc sera de faire progresser les méthodes fondamentales qui combinent l’apprentissage de la représentation graphique et le raisonnement logique (par exemple, les réseaux de neurones graphiques, les réseaux logiques de Markov et la programmation logique inductive). Le domaine d’application principal sera le raisonnement sur les graphiques de connaissances (par exemple, les graphiques de connaissances biomédicales). Les résultats attendus du postdoc comprennent le développement de nouvelles méthodes, ainsi que la publication de code et de données open source pour faire progresser la recherche sur les graphes de connaissances.
Expérience requise: Doctorat en informatique ou dans un domaine étroitement lié. Expérience antérieure de publication sur des sujets liés à l’apprentissage de la représentation graphique et / ou à l’analyse de graphes de connaissances.
Date et durée de début: La date de début janvier 2021 et une durée de deux ans sont préférables mais négociables.
Salaire: Le salaire est négociable, compétitif et conditionné à l’expérience préalable du candidat.

Postes de recherche au doctorat

Au cours du prochain cycle de candidature (c’est-à-dire pour les doctorants qui débuteront à l’automne 2021), je prioriserai les candidats au doctorat qui souhaitent travailler sur les sujets de recherche décrits ci-dessous. Tous les assistants de recherche au doctorat reçoivent des allocations concurrentielles et un soutien aux frais de scolarité.

Si vous êtes intéressé par l’un de ces postes, veuillez soumettre une candidature officielle à McGill et indiquer également votre intérêt à travailler avec moi via l’Institut de recherche Mila. Je ne suis pas en mesure de répondre aux demandes directes par courrier électronique.

Apprentissage de la représentation graphique Au-delà du passage de messages neuronaux

Superviseur: William L. Hamilton
Résumé: Je recherche des doctorants qui souhaitent développer la prochaine génération de méthodes d’apprentissage de la représentation graphique. Des recherches récentes sur l’apprentissage de la représentation graphique se sont largement concentrées sur le paradigme dit de “passage de messages” pour développer des réseaux neuronaux de graphes (par exemple, GraphSAGE, GCNs, GINs; voir le chapitre 5 de mon livre sur le sujet). Cependant, ces réseaux neuronaux de graphes transmettant des messages ont de sérieuses limites, à la fois en termes d’expressivité théorique et de puissance empirique. L’objectif de ce domaine de recherche doctoral est de travailler à la prochaine génération de méthodes d’apprentissage profond sur les graphiques, qui vont au-delà du paradigme actuel de transmission de messages et conduisent à des améliorations significatives dans le monde réel.
Expérience requise: MSc en informatique ou dans un domaine étroitement lié. La priorité sera donnée aux candidats ayant des recherches antérieures sur l’apprentissage de la représentation graphique (p. ex., publications).

Apprentissage de la Représentation graphique, Traitement du signal et Logique

Superviseur: William L. Hamilton
Résumé: Je recherche des doctorants qui souhaitent améliorer notre compréhension théorique fondamentale de l’apprentissage automatique basé sur les graphes, tout en développant de nouvelles méthodes et algorithmes. L’objectif de ce domaine de recherche est de découvrir de nouvelles relations entre les domaines de l’apprentissage de la représentation des graphes, de la théorie spectrale des graphes, du traitement du signal des graphes et du raisonnement neuro-symbolique. Ce domaine de recherche donnera la priorité aux développements théoriques et à la conception d’algorithmes pilotés par la théorie.
Expérience requise: MSc en informatique ou dans un domaine étroitement lié. La priorité sera donnée aux candidats ayant une expérience de recherche antérieure (p. ex., publications) sur l’apprentissage de la représentation graphique, le traitement du signal graphique ou des domaines connexes.

Postes de recherche à la maîtrise

Au cours du prochain cycle de candidature (c.-à-d. que les étudiants à la maîtrise commenceront à l’automne 2021), je prioriserai les candidats à la maîtrise souhaitant travailler sur les sujets de recherche décrits ci-dessous. Tous les assistants de recherche de la MSc reçoivent des allocations concurrentielles et un soutien aux frais de scolarité.

Si vous êtes intéressé par l’un de ces postes, veuillez soumettre une candidature officielle à McGill et indiquer également votre intérêt à travailler avec moi via l’Institut de recherche Mila. Je ne suis pas en mesure de répondre aux demandes directes par courrier électronique.

Apprentissage de la représentation graphique pour les réseaux sans fil

Superviseur: William L. Hamilton (primaire), avec Reihaneh Rabbany et Georges Kaddoum
Résumé: Je recherche des étudiants en recherche à la maîtrise qui sont intéressés à appliquer des méthodes d’apprentissage de la représentation graphique (par exemple, les réseaux de neurones graphiques) pour des problèmes de conception de réseaux sans fil. L’objectif de ce domaine de recherche est de développer des méthodes qui peuvent avoir un impact immédiat sur les problèmes réels liés à la conception et à la gestion des réseaux sans fil. Ce projet impliquera une collaboration étroite avec des experts du domaine sur les réseaux sans fil.
Expérience requise: BSc en informatique ou dans un domaine étroitement lié. Cours ou autre expérience préalable sur l’apprentissage automatique et / ou les systèmes sans fil.

Apprentissage de la représentation graphique pour la conception de médicaments Computationnels

Superviseur: William L. Hamilton (primaire), en collaboration avec l’Initiative LambdaZero Mila
Résumé: Je recherche des étudiants en recherche à la maîtrise qui sont intéressés à appliquer des méthodes d’apprentissage de la représentation graphique (p. ex., graph neural networks) à des problèmes liés à la conception de médicaments computationnels. Cela inclut l’utilisation de réseaux de neurones graphiques pour modéliser des structures de molécules ainsi que l’application de techniques d’apprentissage graphique aux graphes de connaissances biomédicales. La recherche dans ce domaine donnera la priorité aux applications réelles, y compris le développement de traitements pour divers cancers, la COVID-19 et d’autres maladies infectieuses. Ce projet impliquera une collaboration avec des initiatives en cours au Mila et à McGill liées à la conception informatique de médicaments.
Expérience requise: BSc en informatique ou dans un domaine étroitement lié. Cours ou autre expérience préalable sur l’apprentissage automatique et la biologie computationnelle.

Postes de recherche postdoctoraleRéseaux de neurones graphiques, Raisonnement logique et graphiques des connaissancesPostes de recherche au doctoratApprentissage de la représentation graphique Au-delà du passage de messages neuronauxApprentissage de la Représentation graphique, Traitement du signal et LogiquePostes de recherche à la maîtriseApprentissage de la représentation graphique pour les réseaux sans filApprentissage de la représentation graphique pour…

Postes de recherche postdoctoraleRéseaux de neurones graphiques, Raisonnement logique et graphiques des connaissancesPostes de recherche au doctoratApprentissage de la représentation graphique Au-delà du passage de messages neuronauxApprentissage de la Représentation graphique, Traitement du signal et LogiquePostes de recherche à la maîtriseApprentissage de la représentation graphique pour les réseaux sans filApprentissage de la représentation graphique pour…

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.