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AI博士笔记系列推荐

周志华《机器学习》手推笔记正式开源!可打印版本附pdf下载链接

今天,香港中文大学信息工程系助理教授在社交媒体平台宣布,自己将于明年加入 UCLA。这一则消息受到了领域内的广泛关注。

「我将在明年初加入 UCLA 计算机科学学院,继续我的学术之旅。感谢众多合作者、同事和同行的大力支持,期待激动人心的新篇章。」

周博磊 2010 年本科毕业于上海交通大学,硕士期间就读于香港中文大学,导师为汤晓鸥。2018 年,周博磊从麻省理工学院获得计算机科学博士学位,导师为 Antonio Torralba。同年,周博磊加入香港中文大学担任助理教授职位。

在之前的文章中,周博磊曾回顾过自己十年以来的学术生涯:「掐指一算,这正好是我第十年投稿了。我第一次邂逅 CVPR 是在 2010 年,当时把自己的本科毕设工作整理出来投稿,可惜被拒。随后便上了这条贼船,一晃把十年大好光阴贡献给了这个领域。这十年之间,我幸运地见证了计算机视觉领域的蓬勃发展。」

https://www.zhihu.com/pin/1414121369970253824

「这十年之间,我也从最早的怀着撞大运投稿的小虾米,变成了现在靠投稿谋生的科研老油条。」

周博磊的研究方向为机器感知和智能决策,重点是通过学习可解释、结构化的表征,使机器能够在复杂的环境中感知、推理和行动。在人工智能顶级会议和期刊发表了 50 余篇学术论文,论文总引用数超过一万次,其中两篇一作论文已获得单篇引用超 2000 次的影响力,在可解释性机器学习和场景理解等课题上有突出成果。主要成果包括 Class Activation Mapping (CAM)、Places、ADE20K、Network Disp。

在求学和工作期间,周博磊曾获得多项荣誉,包括「微软学者」奖学金、MIT 大中华区计算机科学奖学金、Facebook 奖学金、WAIC 云帆奖等。此外,周博磊曾在 Facebook 人工智能实验室,eBay 研究所,微软亚洲研究院参与研发工作,在计算机顶级会议 CVPR、ICCV 等多次主办 Workshop 和 Tutorial。

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我是王博Kings,985AI博士,华为云专家、CSDN博客专家(人工智能领域优质作者)。单个AI开源项目现在已经获得了2100+标星。现在在做AI相关内容,欢迎一起交流学习、生活各方面的问题,一起加油进步!

我们微信交流群涵盖以下方向(但并不局限于以下内容):人工智能,计算机视觉,自然语言处理,目标检测,语义分割,自动驾驶,GAN,强化学习,SLAM,人脸检测,最新算法,最新论文,OpenCV,TensorFlow,PyTorch,开源框架,学习方法...

这是我的私人微信,位置有限,一起进步!

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手推笔记:

思维导图  |  “模型评估与选择”  |  “线性模型”  |  “决策树”  |  “神经网络”  |  支持向量机(上)  |  支持向量机(下)  |  贝叶斯分类(上)  |  贝叶斯分类(下)  |  集成学习(上)  |  集成学习(下)  |  聚类  |  降维与度量学习  |  稀疏学习  |  计算学习理论  |  半监督学习  |  概率图模型  |  规则学习

增长见识:

博士毕业去高校难度大吗?  |  研读论文有哪些经验之谈?  |  聊聊跳槽这件事儿  |  聊聊互联网工资收入的组成  |  机器学习硕士、博士如何自救?  |  聊聊Top2计算机博士2021年就业选择  |  非科班出身怎么转行计算机?  |  有哪些相见恨晚的科研经验?  |  经验 | 计算机专业科班出身如何提高自己编程能力?  |  博士如何高效率阅读文献  |  有哪些越早知道越好的人生经验?  |

其他学习笔记:

PyTorch张量Tensor  |  卷积神经网络CNN的架构  |  深度学习语义分割  |  深入理解Transformer  |  Scaled-YOLOv4!  |  PyTorch安装及入门  |  PyTorch神经网络箱  |  Numpy基础  |  10篇图像分类  |  CVPR 2020目标检测  |  神经网络的可视化解释  |  YOLOv4全文解读与翻译总结  |

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