新加坡国立大学计算机科学博士后职位

深度学习理论与实践实验室 我们一直在寻找对深度学习和机器学习感兴趣的博士生、博士后和访问学生加入我们的实验室,计算机科学系 （CS）或者数据科学研究所 （IDS）在新加坡国立大学（NUS）。

关于实验室的PI
新加坡国立大学实验室的研究兴趣：深度学习和机器学习 - 理论与实践

博士项目奖学金
新加坡国立大学在校学生： 如果您有兴趣与我合作（无论是否加入我的实验室）。
与我联系 有意向的学生：如果您有兴趣加入我们的实验室，请直接向新加坡国立大学计算机科学系或数据科学研究所申请。
我们为博士生提供全额资助的职位。学校将为我指导的博士生提供全额奖学金，包括每月津贴和全额学费补贴。每月津贴率将由学校决定，并可能发生变化。

新加坡国立大学计算机学院： 入学要求/申请信息
新加坡国立大学数据科学研究所：
 入学要求/申请信息
博士后研究员职位 我们有全额资助的博士后职位
我们有不同的项目可供选择，但主题是灵活的，候选人可以提出自己感兴趣的主题。
该职位的起薪具有竞争力。
实习
如果您有兴趣进行长期或短期实习，请联系 Kenji，comp.nus.edu.sg
最低要求：学士学位
首选学历：硕士或博士学位
访问学者
如果您有兴趣参观我的实验室，请随时给我发电子邮件。

关于我们的实验室
研究
我们的研究实验室旨在通过与实践和理论方面的研究人员合作，在深度学习研究的理论和实践之间建立正反馈循环。

计算资源
除了新加坡国立大学和新加坡国立大学 SoC 的几个 GPU 集群外，我们的实验室还可以在新加坡国家超级计算集群的 AI 平台中使用 6 台配备 V8 卡的 1-GPU NVIDIA DGX-100。
如果需要，我们还可以购买您自己的 GPU 工作站。在加入我们的实验室之前（以及之后），您可以协商购买自己的GPU工作站。NUS 和 NUS CS 共享 GPU 集群，但根据您的研究风格，拥有自己的 GPU 工作站会很方便。我们将尽量避免计算资源成为我们研究瓶颈的情况，尽可能地满足对计算资源的需求。

出版物
我们的实验室的目标是在深度学习领域的顶级会议（NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、AAAI等）以及计算物理和应用数学的顶级期刊上发表有影响力的作品。资金将用于参加会议的差旅费。
合作 为了推进深度学习和对智能的理解，我们的实验室与麻省理工学院、哈佛大学、布朗大学、斯坦福大学、谷歌和全球其他顶级机构的研究人员合作。

共同咨询选项
我愿意为新加坡国立大学的博士生提供共同咨询。
实验室成员还可以期待...
赞助参加国际会议（NeurIPS、ICLR、ICML等）
灵活选择研究主题和课题。
协助获得实习、博士后职位和教职。

关于新加坡国立大学计算机科学
在计算机科学领域，新加坡国立大学（NUS）在亚洲排名第一，在世界排名前十。
• CS Asia Ranking： 第1名（2021年QS世界大学排名）、第1名（2021年泰晤士高等教育世界大学排名）
• 计算机科学世界排名：第4名（2021年QS世界大学排名）、第8名（2021年泰晤士高等教育世界大学排名）、第8名（美国新闻与世界报道）
总体而言，新加坡国立大学是一所世界一流的大学。
• 亚洲大学排名：第1名（2021年QS世界大学排名）
• 大学世界排名：第11名（2021年QS世界大学排名）
英语是新加坡的主要语言。新加坡国立大学使用的语言是英语。不需要其他语言。