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清华大学
Multimodal learning:多模态学习理论,视觉和语音的多模态学习。
Autonomous driving:视觉为中心,数据驱动的自动驾驶技术。
Robotics:多传感器机器人系统。
Sensors:新型传感器机器学习。
导师简介
赵行,清华交叉信息院助理教授,博士生导师。赵行在 MIT 取得了博士学位,师从 MIT AI&D 系主任 Antonio Torralba 教授,是多模态深度学习的开创者之一;后于谷歌无人车项目 Waymo 担任研究科学家,提出了自动驾驶预测领域的一系列框架性工作。赵行的工作曾被 BBC、NBC、麻省理工科技评论等主流科技媒体报道。他的论文获得了 2015 年 ICCP 最佳论文奖。他本人入选了 2020 年福布斯中国 U30 科学榜。
个人主页:
https://hangzhaomit.github.io/
你将选择自己的研究兴趣,和赵老师与组内同学一起,开启一段探索性的研究旅程。作为一名博士生,你将面对一些之前无人思考过的新问题,你需要有主动分析,调研和解决问题的能力。课题组会给予你研究自由度和资源支持,同时支持你前往海外知名高校如 MIT、Stanford 进行访问,进入顶级企业研究院如 Google、Facebook 进行实习。在你毕业的时候,我们希望你成为自己研究方向的一颗新星。
你将有机会按照自己感兴趣的方向提出研究项目的想法,并在赵行老师的指导下完成该研究项目。你将会获得实验室庞大的计算资源的支持,同时获得与其他高校的同学或老师,或是业界顶尖研究机构合作的机会。全职研究员需要主动探索该领域的前沿方向,了解该领域目前急需解决的问题,并自主提出合理的研究方案或框架。
研究实习生
你将有机会了解并参与到 Mars Lab 正在开展的前沿研究项目之中,或者你可以自己提出项目想法,并获得赵老师的指导。你将有机会使用实验室庞大的计算资源,同时获得与其他高校的同学或老师,或是业界顶尖研究机构合作的机会。研究实习生需要有较为充足的时间,有扎实的代码实现能力和基础的理论知识,对该领域有浓厚的兴趣。
研究工程师
你将有机会学习,了解并参与搭建还在实验室中的下一代自动驾驶系统。在自动驾驶的下一次大变革到来之前提前投资自己,成为行业先驱。下一代自动驾驶系统与目前的自动驾驶系统完全不同,旨在突破自动驾驶的核心瓶颈,搭建数据驱动的感知系统以及可学习的仿真系统。自动驾驶方向的研究工程师需要全栈的代码工程能力,熟悉常见的神经网络模型,有创新和极客精神。
申请方式
实习内推
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