William L. Hamilton

posztdoktori kutatási pozíciók

Ha érdekel ezek közül bármelyik pozíció, kérjük, küldje el teljes önéletrajzát és egy rövid (azaz egy oldal) kísérőlevelet, amely részletezi kutatási hátterét és érdekeit a következő címre: [email protected] a “POSTDOC kérelmező”tárgysorral.

Graph neurális hálózatok, logikai érvelés, és a tudás grafikonok

Supervisor: William L. Hamilton
Összegzés: I am looking for posztdoktori kutató, hogy vizsgálja meg a kérdéseket metszéspontjában graph reprezentáció tanulás, logikai érvelés, és a tudás grafikonok. A postdoc célja olyan alapvető módszerek fejlesztése lesz, amelyek ötvözik a gráf reprezentációs tanulást és a logikai érvelést (pl. gráf neurális hálózatok, Markov logikai hálózatok és Induktív logikai programozás). Az elsődleges alkalmazási terület a tudásgráfok (pl. orvosbiológiai tudásgráfok) érvelése lesz. A postdoc várható eredményei közé tartozik az új módszerek kifejlesztése, valamint a nyílt forráskód és adatok kiadása a Tudásgráf-kutatás előmozdítása érdekében.
szükséges tapasztalat: PhD Computer Science vagy szorosan kapcsolódó területen. Korábbi tapasztalatok közzététele kapcsolatos témákban gráf ábrázolás tanulás és / vagy a tudás gráf elemzés.
kezdési dátum és időtartam: 2021. Január a kezdési dátum és a kétéves időtartam előnyös, de átruházható.
fizetés: a fizetés forgatható, versenyképes, és a kérelmező korábbi tapasztalatától függ.

PhD kutatási pozíciók

az elkövetkező pályázati ciklusban (azaz a PhD-k 2021 őszén kezdődnek), a PhD-pályázókat prioritásként kezelem, akik érdeklődnek az alább vázolt kutatási témák iránt. Minden PhD kutatási asszisztens versenyképes ösztöndíjat és tandíjat kap.

Ha érdekli ezeket a pozíciókat, kérjük, nyújtson be hivatalos jelentkezést a McGill-hez, és jelezze érdeklődését a Mila Kutatóintézeten keresztül velem való együttműködés iránt. Nem tudok válaszolni a közvetlen e-mailes megkeresésekre.

Graph reprezentáció tanulás túl neurális üzenet halad

Supervisor: William L. Hamilton
Összegzés: I am looking for PhD hallgatók, akik szeretnék fejleszteni a következő generációs graph reprezentáció tanulási módszerek. A gráfábrázolási tanulás legújabb kutatásai nagyrészt az úgynevezett “üzenetátadó” paradigmára összpontosítottak a gráf neurális hálózatok fejlesztésére (pl. GraphSAGE, GCNs, GINs; lásd a témáról szóló könyvem 5.fejezetét). Ezeknek az üzenetátadó gráf neurális hálózatoknak azonban komoly korlátai vannak, mind az elméleti expresszivitás, mind az empirikus erő szempontjából. Ennek a PhD kutatási területnek az a célja, hogy a Grafikonok mély tanulásának módszereinek következő generációjára törekedjen, amelyek túlmutatnak a jelenlegi üzenetátadó paradigmán, és értelmes valós fejlesztésekhez vezetnek.
szükséges tapasztalat: MSc Computer Science vagy szorosan kapcsolódó területen. Elsőbbséget élveznek azok a pályázók, akiknek előzetes kutatása van a grafikon reprezentációs tanulásáról (pl.

gráf reprezentáció tanulás, jelfeldolgozás, és a logika

Supervisor: William L. Hamilton
Összegzés: I am looking for PhD hallgatók, akik szeretnék javítani az alapvető elméleti megértése gráf-alapú gépi tanulás, miközben a fejlődő új módszerek és algoritmusok. A kutatási terület célja új összefüggések feltárása a gráf reprezentációs tanulás, a spektrális gráfelmélet, a gráfjelfeldolgozás és a neuro-szimbolikus érvelés területei között. Ez a kutatási terület az elméleti fejlesztéseket és az elméletileg vezérelt algoritmustervezést helyezi előtérbe.
szükséges tapasztalat: MSc Computer Science vagy szorosan kapcsolódó területen. Elsőbbséget élveznek azok a pályázók, akik előzetes kutatási tapasztalattal rendelkeznek (pl. publikációk) a gráfábrázolási tanulásról, a gráfjelfeldolgozásról vagy a kapcsolódó területekről.

MSc kutatási pozíciók

az elkövetkező alkalmazási ciklusban (azaz az MSc hallgatók számára 2021 őszén kezdődik) az MSc pályázókat prioritásként kezelem, akik érdeklődnek az alább vázolt kutatási témák iránt. Minden MSc kutatási asszisztens versenyképes ösztöndíjat és tandíjat kap.

Ha érdekli ezeket a pozíciókat, kérjük, nyújtson be hivatalos jelentkezést a McGill-hez, és jelezze érdeklődését a Mila Kutatóintézeten keresztül velem való együttműködés iránt. Nem tudok válaszolni a közvetlen e-mailes megkeresésekre.

Graph Reprezentációs tanulás vezeték nélküli hálózatokhoz

felügyelő: William L. Hamilton (elsődleges), Reihaneh Rabbany és Georges Kaddoum
összefoglaló: olyan MSc kutató hallgatókat keresek, akik érdeklődnek a graph reprezentációs tanulási módszerek (pl. A kutatási terület célja olyan módszerek kifejlesztése, amelyek azonnali hatást gyakorolhatnak a vezeték nélküli hálózat tervezésével és kezelésével kapcsolatos valós problémákra. Ez a projekt szoros együttműködést foglal magában a vezeték nélküli hálózatok tárgy-domain szakértőivel.
szükséges tapasztalat: BSC Számítástechnika vagy szorosan kapcsolódó területen. Tanfolyam vagy más korábbi tapasztalat a gépi tanulásról és / vagy a vezeték nélküli rendszerekről.

Graph reprezentáció tanulás számítási kábítószer-tervezés

felügyelő: William L. Hamilton (elsődleges), együttműködve a LambdaZero Mila kezdeményezés
összefoglaló: I am looking for MSc research diákok, akik érdeklődnek alkalmazása graph reprezentáció tanulási módszerek (pl., grafikon neurális hálózatok) a számítógépes gyógyszertervezéssel kapcsolatos problémákhoz. Ez magában foglalja a grafikon neurális hálózatok modellezésére molekula struktúrák, valamint alkalmazása grafikon tanulási technikák orvosbiológiai tudás grafikonok. Az ezen a területen végzett kutatások prioritást élveznek a valós alkalmazásokban, beleértve a különféle rákok, a COVID-19 és más fertőző betegségek kezelésének fejlesztését. Ez a projekt magában foglalja az együttműködést a Mila és McGill folyamatban lévő kezdeményezéseivel a számítógépes gyógyszertervezéssel kapcsolatban.
szükséges tapasztalat: BSC Számítástechnika vagy szorosan kapcsolódó területen. Tanfolyam vagy más korábbi tapasztalat a gépi tanulásról és a számítógépes biológiáról.

posztdoktori kutatási pozíciók Graph neurális hálózatok, logikai érvelés, és a tudás grafikonok PhD kutatási pozíciók Graph reprezentáció tanulás túl neurális üzenet halad gráf reprezentáció tanulás, jelfeldolgozás, és a logika MSc kutatási pozíciók Graph Reprezentációs tanulás vezeték nélküli hálózatokhoz Graph reprezentáció tanulás számítási kábítószer-tervezés posztdoktori kutatási pozíciók Ha érdekel ezek közül bármelyik pozíció, kérjük, küldje el…

posztdoktori kutatási pozíciók Graph neurális hálózatok, logikai érvelés, és a tudás grafikonok PhD kutatási pozíciók Graph reprezentáció tanulás túl neurális üzenet halad gráf reprezentáció tanulás, jelfeldolgozás, és a logika MSc kutatási pozíciók Graph Reprezentációs tanulás vezeték nélküli hálózatokhoz Graph reprezentáció tanulás számítási kábítószer-tervezés posztdoktori kutatási pozíciók Ha érdekel ezek közül bármelyik pozíció, kérjük, küldje el…

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.