2018-南京大学计算机系-“推理与学习”研究组招生

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1. 实验室简介

  由高阳教授领导的“推理与学习”研究组隶属于计算机软件新技术国家重点实验室和南京大学计算机科学与技术系。

  实验室研究领域包括大数据分析、机器学习、多智能体系统、医疗AI、计算机视觉等。近年研究成果发表于国际重要学术期刊（包括TPAMI，TNNLS，TCYB等）以及顶级国际会议（包括CVPR，AAAI，ACM MM等）。承担多项国家自然科学基金项目。

2. 教师团队

高阳 教授、博导、南京大学计算机科学与技术系副主任，人工智能教研室/实验室副主任

     2009年入选江苏省333工程第二层次中青年学术带头人，2010年入选教育部新世纪优秀人才计划。从事人工智能、机器学习、多Agent系统、大数据、图像和视频分析等方向的学术研究。作为第一负责人主持国家自然科学基金重点项目一项，国家自然科学基金面上项目三项，青年项目一项。主持科技部国际合作专项一项，江苏省自然科学基金重点项目（江苏省973项目）一项。在国际杂志、国际会议和国内一级刊物上发表学术论文数100余篇。目前担任中国人工智能学会理事/机器学习专业委员会副主任/粒计算与知识发现专业委员会副主任；中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会常委/多智能体与智能系统学组副组长/大数据专家委委员；江苏省人工智能学会副理事长等。曾获吴文俊人工智能自然科学二等奖，军队医疗成果奖二等奖等。

史颖欢 博士，副教授

  分别于2007年6月和2013年3月在南京大学计算机科学与技术系获学士和博士学位。研究方向为医疗AI（医学图像分析、医疗数据挖掘）、机器学习、计算机视觉。曾分别在澳大利亚悉尼科技大学，美国北卡罗来纳大学教堂山分校等高校进行学术访问交流。近年来主持NSFC面上项目、NSFC青年基金、江苏省自然科学青年基金、参与NSFC重点基金、国家重点研发计划、江苏省自然科学重点基金、江苏省临床医疗专项等科研项目和计划。目前在相关研究领域的期刊会议，如TPAMI、TBME、TNNLS、TCYB、PR、CVPR、AAAI、ACMMM、MICCAI、IPMI等发表文章超过40篇。目前担任江苏省人工智能学会医学图像处理专委会秘书长。2015年获得全军医疗成果奖（南大第一参与人），2016年入选中国科协“青年人才托举工程”，2017年获得ACM南京分会（江苏地区）新星奖，2017年获得江苏省计算机学会青年科技奖。

王皓 博士，讲师

  南京大学计算机科学与技术系助理研究员，2008年于南京大学计算机科学与技术系获硕士学位，2014年于香港大学计算机科学系获博士学位。研究兴趣包括强化学习、数据库查询处理等。目前主持国家自然科学基金青年项目和江苏省自然科学基金青年项目各1项。研究成果发表在包括TKDE、SIGMOD、VLDB、AAAI、AAMAS在内的重要国际会议及刊物上。2017年获吴文俊人工智能科学技术奖二等奖。

霍静 博士，讲师

  南京大学计算机科学与技术系助理研究员。2017年于南京大学计算机科学与技术系获得博士学位，2014年于南京师范大学强化培养学院获得学士学位。主要研究方向为机器学习与计算机视觉，重点关注人脸识别、行人重识别以及视频行为分析技术。参与多项国家自然科学基金项目。在国际会议和期刊上发表了多篇学术论文，包括ACM MM、TNNLS、TCYB、IJNS等。2017年获南京大学优秀毕业生。

3. 研究内容

  围绕医学图像处理、机器视觉以及游戏应用中的大数据分析问题，长期从事统计机器学习、强化学习以及多智能体系统领域的基础技术以及理论研究。

  强化学习与多智能体系统：围绕各类游戏、无人设备控制、推荐系统等应用场景，设计能够与环境进行交互并自适应改进行为策略的智能agent，针对现有技术中存在的可扩展性、学习效率等问题，研究多agent强化学习、迁移强化学习、深度强化学习、在线强化学习等前沿方向的基础理论和实用算法。

  医疗AI：针对医疗AI应用中存在的样本稀少且体量大、结构复杂且强关联、语义专业且难度量等难题，采用机器学习、模式识别、图像处理理论与方法，建立符合应用的计算模型，服务于医疗AI实际需求。

  计算机视觉：针对计算机视觉任务（重点关注人脸识别、行人检测、行人重识别以及视频行为分析等）中存在的多模态、跨场景以及小样本等问题，研究针对实际视觉应用的深度学习、度量学习、迁移学习以及生成对抗学习方法和理论，研发实用的视觉系统。

  大数据分析：针对多源异构、分布不均衡的海量大数据分析问题，研究分布式机器学习、在线机器学习方法，重点关注分布式机器学习优化方法与理论，在线机器学习方法与理论，研发海量大数据分析平台以及并行化机器学习框架。

4. 学术成绩以及承担项目

  近年论文发表：

• IEEE Trans文章（包括TPAMI，TNNLS，TCYB等）
• 顶级国际会议文章（包括CVPR，AAAI，ACM MM等）
• 详情见：https://cs.nju.edu.cn/rl/papers.htm
  

正在承担的项目：

• 国家自然科学基金重点项目1项/国家自然科学基金军民共性技术联合基金1项
• 国家自然科学基金面上项目1项
• 国家自然科学基金青年基金1项
• 江苏省自然科学基金青年基金1项
  

5. 国际学术合作伙伴

  研究组长期的国际合作伙伴覆盖国际多所著名高校，包括：英国曼彻斯特大学、新加坡南洋理工大学、美国北卡罗莱纳大学教堂山分校、澳大利亚悉尼科技大学等。

6. 实验室条件

• 44块GPU显卡、多台工作站以及服务器用于高效深度学习
• 两个分布式集群用于大数据分布式计算
• 两个机器人用于机器人视觉研究
• 3台大疆无人机用于采集无人机视频图像实验数据
• 1套视频监控设备用于采集人脸和行人实验数据
• 2台眼动仪用于采集人眼注意力数据
• 1台脑电仪用于采集脑电波数据
• 实验室配备冰箱等
  

7. 研究生培养模式

• 组内学术研讨：每周包括组会（报告个人学术工作进展）、各小组讨论班（讨论国际会议最新学术论文）
• 硕士生培养模式：科研理论与工程实践并重，每人确定一个基础研究方向（学术培养）且参加一个项目（工程实践能力培养）
• 博士生培养模式：除对硕士生的培养要求以外，还重点培养文章写作能力以及独立科研能力，博士期间有出国交流访问的机会
• 其它组内工作开展：每周周报交流以及面对面工作交流。
  

8. 研究生生活

  实验室每年开展各类体育锻炼以及团队建设活动，不定期狼人杀、KTV、羽毛球比赛、毕业旅行、年会等等，有丰富的业余生活。

9. 毕业去向

出国、境（攻读博士学位）

• The University of Hong Kong
• Duke University
• Rice University
• University of Central Florida
• State University of New York
• Hong Kong University of Science and Technology
• University of Illinois Urbana-Champaign
  

各大公司、研究所

10. 招生计划

• 招收本科实习、硕士、博士
• 需要你：有较好的动手能力，扎实的数学基础，优秀的英语，良好的团队协作能力，很好的自我学习驱动力，勇于沟通，善于提问。简言之，不仅优秀还很努力！
  

• 有意者请准备以下材料发送至邮箱：gaoy@nju.edu.cn
  

•    个人简历（含个人情况、学习经历、工作经历、科研经历、发表论文情况等）
•    本科及以上所有学历的成绩单
•    研究计划
  

11. 扫码了解更多

实验室主页

http://cs.nju.edu.cn/rl/

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