清華大學機器學習博士

⑴ 不是博士學歷面試機器學習等演算法工作會被鄙視嗎

一般說來，有碩士學位做機器學習方面的工作就可以了。除了學位之外，用人單位更看重經驗、知識、羅輯思維能力、英語、數學基礎等。只要你在上面這些方面非常優秀，不是博士，照樣會有單位青睞

⑵ 胡曉林的清華大學計算機科學與技術系研究員

工學學士 (車輛工程), 武漢理工大學, 中國, 2001;
工學碩士 (車輛工程), 武漢理工大學, 中國, 2004;
工學博士 (自動化與計算機輔助工程), 香港中文大學, 中國, 2007. 人工神經網路
計算神經科學 國家自然科學基金（青年）: 基於KKT條件的優化遞歸神經網路簇設計（2009-2011）;
國家自然科學基金（面上）：基於稀疏編碼模型的深層學習神經網路（2013-2016） 研究工作集中在計算機科學與認知神經科學的交叉方向，研究興趣包括人工神經網路和計算神經科學。一方面，對揭開大腦的奧秘感興趣，尤其是大腦處理感覺信息和決策信息的機制，主要使用的工具是層次化的計算模型和貝葉斯理論。也在嘗試用功能性核磁共振成像(fMRI)結合機器學習的方法探索大腦的工作機制。另一方面，對受大腦啟發的計算方法感興趣。研究集中在設計遞歸神經網路求解優化相關的問題。正在嘗試結合更多的認知神經科學方面的知識，提高深度學習模型在物體識別和檢測方面的精度和效率。
針對大腦的視覺腹側通路的信息處理機製做了一些工作，建立了一系列層次化模型用來解釋通路上各層（包括V1, V2, IT等區域）神經元的反應特性。兩個較典型的工作是對HMAX模型進行改造，加上稀疏特性和反饋連接，能更好地解釋一系列的神經科學數據，相關結果分別發表在PLoS ONE (2014)和Neural Computation (2010)上。
關於受大腦啟發的計算方法，在過去的近十年間，大部分工作集中在遞歸神經網路求解優化問題的理論和方法上，深入挖掘了已有模型的特點，並設計了一系列新的模型，相關成果發表在多篇IEEE匯刊上。在深度學習方面也做了一些工作。在IJCNN2013年德國交通標志檢測比賽中，使用卷積神經網路在兩類標志上獲得了第2名和第4名。除了物體識別和檢測，圖像的顯著性區域檢測也是比較關注的應用。借鑒心理學中的一個理論Reverse Hierarchy Theory，構建了一個層次化模型，能較好地預測人眼在圖像中的注視點。該成果被計算機視覺的重要會議CVPR』14錄用。 教育部自然科學一等獎（排名第3）：神經動力學優化模型及應用（2012）
清華大學優秀博士後（2009）
ICONIP 2012：最佳論文獎（2012） [1] P. Qi, X. Hu, 「Learning nonlinear statistical regularities in natural images by modeling the outer proct of image intensities,」 Neural Computation (accepted)
[2] X. Hu, J. Zhang, P. Qi, B. Zhang, 「Modeling response properties of V2 neurons using a hierarchical K-means model,」 Neurocomputing, vol. 134, pp. 198-205, 2014.
[3] X. Hu, J. Zhang, J. Li, B. Zhang, 「Sparsity-regularized HMAX for visual recognition,」 PLOS ONE, vol. 9, no. 1, pp. 1-12, 2014.
[4] X. Hu and J. Wang, 「Solving the assignment problem using continuous-time and discrete-time improved al networks,」 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 23, no. 5, pp. 821-827, 2012.
[5] X. Hu and B. Zhang, 「A Gaussian attractor network for memory and recognition with experience-dependent Learning,」 Neural Computation, vol. 22, no. 5, pp. 1333-1357, 2010.
[6] X. Hu, C. Sun and B. Zhang, 「Design of recurrent neural networks for solving constrained least absolute deviation problems,」 IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 21, no. 7, pp. 1073-1086, July 2010.
[7] X. Hu and B. Zhang, 「An alternative recurrent neural network for solving variational inequalities and related optimization problems,」 IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics - Part B, vol. 39, no. 6, pp. 1640-1645, Dec. 2009.
[8] X. Hu and B. Zhang, 「A new recurrent neural network for solving convex quadratic programming problems with an application to the k-winners-take-all problem,」 IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 20, no. 4, pp. 654–664, April 2009

⑶ 我是機器學習方向的博士。有1年博士後經驗。國際期刊和會議發表過好論文。請問，哪類的公司比較好

goole
yahoo

xunlei

⑷ 華為首席科學家李航博士：我是怎麼樣理解機器學習的

1：個人覺得李航的《統計學習方法》還算可以，屬於基本的機器學習入門書籍。2：具體專可以結合andrewng的機屬器學習視頻看--->可以去網易公開課找到，斯坦福大學機器學習3：嘗試實現一些最基礎的演算法。最簡單的比如樸素貝葉斯分類器，我當年實現第一個機器學習演算法，現在想想還是很激動的。後面的像SVM，決策樹也可以試試。4：一定要做一點應用，不然，感覺都是理論，一點感覺都不會有的。比如上面的樸素貝葉斯分類器就可以做一個垃圾郵件過濾系統。5：還有一本書似乎是韓家煒的數據挖掘導論，沒讀過，但是網上推薦挺多的。6：等你到了一定水平，就可以啃啃PRML了，這個太經典了，有點類似演算法中的演算法導論7：至於後來，好吧，我還在啃PRML。。。。讓其他人說吧。。。

⑸ 大學卻機器學習講師嗎

這不是缺不缺的問題，是看學歷的，現在教學序列講師都要博士以上學歷了，雙非院校都要名牌大學學歷，而名牌大學講師也要看是否有留學經歷，大學的老師對學歷很看重你夠優秀都願意引進的，不缺也能要你。

⑹ 有誰知道機器學習哪個大學的博士導師最有名

要說機器學習方向,實力最強的莫屬美國卡內基梅隆大學計算機學院下屬的機回器學習系.該系是全答世界首個機器學習系,系主任是大名鼎鼎的機器學習教授米歇爾.還有眾多世界級的教授.
另外,斯坦福 UC Berkeley 和MIT的機器學習也都是很強的.具體請查閱人工智慧和機器學習方向的學校專業排名.

⑺ 神經網路與機器學習 電子科大博士導師有哪些

好考吧……我是電子科大畢業微電子畢業的雖然是我的母校，實事求是的說，這個學校內只能說還行容，尤其對讀博士而言，不會那麼多人競爭的，我之前關系很好的一位年輕導師是四川一所小師范畢業的本科，川大化學材料的碩士然後在科大讀的博士，目前做的還是很不錯的只是我聽說科大的博士難畢業，老闆總是希望你多做一點才畢業，5年8年的都是有的，不過多半留校不成問題

⑻ 讀機器學習方向的博士哪個學校最好

我去年也是這個時候糾結這個問題，也是以數據挖掘為研究方向要定讀版研的高校。南大的周志權華很厲害，他們實驗室在數據挖掘上的研究一直被國內認可，而且很低調。
我覺得這個是首推的。數據挖掘在國內好像沒有國家重點實驗室，但是有兩個重點實驗室，分別是吉大和人大。如果你要去北京的高校，建議是中科院（自動化所和計算所），清華，北大，人大。北航和北郵的計算機都不是以數據挖掘為優勢吧，呵呵。

⑼ 清華自動化系各個研究生方向的簡介。

院系所、專業及研究方向簡介
025自動化系

081100控制科學與工程
01控制理論與控制工程
①101思想政治理論
②201英語一
③301數學一
④827電路原理
復試時專業綜合考試內容：控制理論（經典控制及現代控制）

02檢測技術與自動化裝置
同上
復試時專業綜合考試內容：電子技術（模擬電子技術、數字電子技術）

03系統工程
同上
復試時專業綜合考試內容：運籌學或控制理論（經典控制及現代控制）

04模式識別與智能系統
同上
復試時專業綜合考試內容：信號與系統

05導航、制導與控制

06企業信息化系統與工程
同上
復試時專業綜合考試內容：控制理論（經典控制及現代控制）

07生物信息學
同上
復試時專業綜合考試內容：信號與系統

085210控制工程
專業學位，含深圳研究生院10名

01控制工程領域
①101思想政治理論
②201英語一
③301數學一
④827電路原理
復試時專業綜合考試內容：控制理論（經典控制及現代控制）、電子技術（模擬電子技術及數字電子技術）、運籌學、信號與系統 四科中選一門

⑽ 清華大學機器學習有哪些不錯的博士生導師

首選清華，其次浙大、南大（周志華老師很牛）、中科院計算所也都很強。 北大、哈工、上交等學校也很好。