William L. Hamilton

Postdoctoral Research Positions

Se siete interessati a una di queste posizioni, si prega di inviare il vostro CV completo e una breve (cioè, una pagina) lettera di copertura in dettaglio il vostro background di ricerca e interessi a [email protected] con la riga dell’oggetto “RICHIEDENTE POSTDOC”.

Graph Neural Networks, Logical Reasoning, and Knowledge Graphs

Supervisore: William L. Hamilton
Sommario: Sto cercando un ricercatore post-dottorato per indagare sulle domande all’intersezione dell’apprendimento della rappresentazione del grafico, del ragionamento logico e dei grafici della conoscenza. L’obiettivo del postdoc sarà quello di far progredire i metodi fondamentali che combinano l’apprendimento della rappresentazione del grafico e il ragionamento logico (ad esempio, reti neurali del grafico, reti logiche di Markov e programmazione logica induttiva). Il dominio di applicazione principale sarà il ragionamento sui grafici della conoscenza (ad esempio, grafici della conoscenza biomedica). I risultati attesi del postdoc includono lo sviluppo di nuovi metodi, così come il rilascio di codice open-source e dati per far progredire la ricerca knowledge graph.
Esperienza richiesta: Dottorato di ricerca in Informatica o in un campo strettamente correlato. Pubblicazione di esperienze pregresse su argomenti relativi all’apprendimento della rappresentazione dei grafi e / o all’analisi dei grafi della conoscenza.
Data di inizio e durata: gennaio 2021 data di inizio e una durata di due anni sono preferiti ma negoziabili.
Stipendio: Stipendio è negoziabile, competitivo, e condizionato sulla precedente esperienza del richiedente.

Posizioni di ricerca di dottorato

Nel prossimo ciclo di applicazione (cioè, per i dottorati di ricerca che inizieranno nell’autunno 2021), darò la priorità ai candidati di dottorato con un interesse a lavorare sugli argomenti di ricerca descritti di seguito. Tutti gli assistenti di ricerca di dottorato ricevono stipendi competitivi e supporto per le lezioni.

Se siete interessati a una di queste posizioni, si prega di inviare una domanda ufficiale a McGill e anche indicare il vostro interesse a lavorare con me tramite il Mila Research Institute. Non sono in grado di rispondere alle richieste di posta elettronica dirette.

Graph Representation Learning Beyond Neural Message Passing

Supervisore: William L. Hamilton
Sommario: Sto cercando studenti di dottorato che vogliono sviluppare la prossima generazione di metodi di apprendimento della rappresentazione del grafico. Recenti ricerche sull’apprendimento della rappresentazione dei grafi si sono in gran parte concentrate sul cosiddetto paradigma del “passaggio dei messaggi” per sviluppare reti neurali di grafi (ad esempio, GraphSAGE, GCNs, GIN; vedi Capitolo 5 del mio libro sull’argomento). Tuttavia, queste reti neurali di grafi che passano messaggi hanno gravi limitazioni, sia in termini di espressività teorica che di potenza empirica. L’obiettivo di questa area di ricerca di dottorato è quello di lavorare verso la prossima generazione di metodi per l’apprendimento profondo sui grafici, che vanno oltre l’attuale paradigma di passaggio dei messaggi e portano a significativi miglioramenti del mondo reale.
Esperienza richiesta: MSc in Informatica o un campo strettamente correlato. Sarà data priorità ai candidati che hanno svolto ricerche preliminari sull’apprendimento della rappresentazione grafica (ad esempio, pubblicazioni).

Graph Representation Learning, Signal Processing, and Logic

Supervisore: William L. Hamilton
Sommario: Sto cercando studenti di dottorato che vogliono migliorare la nostra comprensione teorica fondamentale dell’apprendimento automatico basato sul grafico, sviluppando anche nuovi metodi e algoritmi. L’obiettivo di questa area di ricerca è scoprire nuove relazioni tra i campi dell’apprendimento della rappresentazione dei grafi, della teoria dei grafi spettrali, dell’elaborazione del segnale grafico e del ragionamento neuro-simbolico. Questa area di ricerca darà la priorità agli sviluppi teorici e alla progettazione di algoritmi teoricamente guidata.
Esperienza richiesta: MSc in Informatica o un campo strettamente correlato. Sarà data priorità ai candidati con precedenti esperienze di ricerca (ad esempio pubblicazioni) sull’apprendimento della rappresentazione grafica, sull’elaborazione del segnale grafico o su aree correlate.

Posizioni di ricerca MSc

Nel prossimo ciclo di applicazione (cioè, per gli studenti MSc per iniziare in autunno 2021), sarò priorità candidati MSc con un interesse a lavorare sugli argomenti di ricerca descritti di seguito. Tutti gli assistenti di ricerca MSc ricevono stipendi competitivi e supporto per le lezioni.

Se siete interessati a una di queste posizioni, si prega di inviare una domanda ufficiale a McGill e anche indicare il vostro interesse a lavorare con me tramite il Mila Research Institute. Non sono in grado di rispondere alle richieste di posta elettronica dirette.

Graph Representation Learning for Wireless Networks

Supervisore: William L. Hamilton (primario), con Reihaneh Rabbany e Georges Kaddoum
Sommario: Sto cercando studenti di ricerca MSc che sono interessati ad applicare metodi di apprendimento della rappresentazione del grafico (ad esempio, reti neurali del grafico) per problemi nella progettazione di reti wireless. L’obiettivo di questa area di ricerca è quello di sviluppare metodi che possano avere un impatto immediato nei problemi del mondo reale relativi alla progettazione e alla gestione delle reti wireless. Questo progetto prevede una stretta collaborazione con esperti in materia di reti wireless.
Esperienza richiesta: BSc in Informatica o in un campo strettamente correlato. Corsi o altre esperienze precedenti sull’apprendimento automatico e / o sistemi wireless.

Graph Representation Learning for Computational Drug Design

Supervisore: William L. Hamilton (primario), in collaborazione con l’iniziativa LambdaZero Mila
Sommario: Sto cercando studenti di ricerca MSc che sono interessati ad applicare i metodi di apprendimento della rappresentazione del grafico (ad es., graph neural networks) a problemi legati alla progettazione computazionale di farmaci. Ciò include l’utilizzo di reti neurali di grafici per modellare strutture molecolari e l’applicazione di tecniche di apprendimento grafico a grafici di conoscenza biomedica. La ricerca in questo settore darà la priorità alle applicazioni del mondo reale, incluso lo sviluppo di trattamenti per vari tipi di cancro, COVID-19 e altre malattie infettive. Questo progetto coinvolgerà la collaborazione con le iniziative in corso a Mila e McGill relative alla progettazione computazionale dei farmaci.
Esperienza richiesta: BSc in Informatica o in un campo strettamente correlato. Corsi o altre precedenti esperienze di machine learning e biologia computazionale.

Postdoctoral Research Positions Graph Neural Networks, Logical Reasoning, and Knowledge Graphs Posizioni di ricerca di dottorato Graph Representation Learning Beyond Neural Message Passing Graph Representation Learning, Signal Processing, and Logic Posizioni di ricerca MSc Graph Representation Learning for Wireless Networks Graph Representation Learning for Computational Drug Design Postdoctoral Research Positions Se siete interessati a una…

Postdoctoral Research Positions Graph Neural Networks, Logical Reasoning, and Knowledge Graphs Posizioni di ricerca di dottorato Graph Representation Learning Beyond Neural Message Passing Graph Representation Learning, Signal Processing, and Logic Posizioni di ricerca MSc Graph Representation Learning for Wireless Networks Graph Representation Learning for Computational Drug Design Postdoctoral Research Positions Se siete interessati a una…

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato.