Die Liste der Apple Scholars 2023 wurde bekannt gegeben und 11 Chinesen im Bereich KI ausgewählt: You Kaichao von der Tsinghua University und andere

Ein weiteres großes Technologieunternehmen hat das diesjährige KI-Stipendienprogramm gestartet. Am Donnerstag gab Apple Machine Learning Research offiziell die Liste der „Apple Scholars“ bekannt, die im Jahr 2023 Doktorandenstipendien in den Bereichen KI (künstliche Intelligenz) und ML (maschinelles Lernen) erhalten werden.

Das Apple Scholars in AI ML PhD-Stipendium würdigt die Beiträge von Informatik- und Ingenieurforschern auf Graduierten- bis Postdoktorandenebene. Jeder Stipendiat erhält während seiner Promotion Finanzierung, Praktikumsmöglichkeiten und Mentoring durch Apple-Forscher in seinem Fachgebiet. Apple-Stipendiaten für KI und maschinelles Lernen werden auf der Grundlage der innovativen Forschung, der Führungsqualitäten und der Zusammenarbeit jedes Kandidaten sowie seines Engagements für die Weiterentwicklung ihres jeweiligen Fachgebiets ausgewählt.

Insgesamt 22 junge Wissenschaftler haben in diesem Jahr eine Förderung aus dem Apple Scholars Program erhalten, die Hälfte davon sind chinesische Wissenschaftler.

Die folgenden chinesischen Wissenschaftler haben dieses Jahr Stipendien erhalten:

Yutong Bai

Yutong Bai ist Doktorand in Informatik an der Johns Hopkins University und sein Betreuer ist Bloomberg Sehr geehrter Professor Alan Yuille. Yutong Bais Hauptforschungsgebiet ist Computer Vision. Mit zunehmender Verbreitung von KI-Systemen wachsen die Bedenken hinsichtlich ihrer potenziellen Risiken. Um ein sichereres System aufzubauen, muss man ein tieferes Verständnis der Realität mit gesundem Menschenverstand kombinieren. Yutong Bais Forschung zielt darauf ab, künstliche Intelligenzsysteme mit weniger Aufsicht und hoher Robustheit aufzubauen, wodurch künstliche Intelligenz der menschlichen Intelligenz näher kommen soll. Basierend auf diesem Ziel erforscht Yutong Bai Repräsentationslernen, selbstüberwachtes Lernen und skalierbares multimodales Lernen. Ihre Arbeit wurde auch für den CVPR 2022 Best Paper Award nominiert.

Jiang Yifan

Yifan Jiang ist Doktorand an der University of Texas in Austin und sein Betreuer ist Professor Atlas Wang. Seine Forschungsinteressen umfassen generative Modelle, neuronales Rendering und Computerfotografie. Sein Ziel ist insbesondere der Aufbau maschineller Intelligenz, die generative Modelle und neuronale Rendering-Techniken verbindet, um leistungsstarke Anwendungen in 2D- und 3D-Szenen zu ermöglichen, einschließlich Bildbearbeitung/-verarbeitung, Synthese neuer Ansichten und 3D-Erstellung.

Xisen Jin

Xisen Jin ist Doktorand an der University of Southern California. Sein Forschungsgebiet besteht darin, Sprachmodellen das kontinuierliche Lernen aus endlosen Textdatenströmen zu ermöglichen. Seine Forschung reduziert die Kosten für die Aktualisierung von Modellen, wodurch es einfacher wird, personalisierte Modelle zu erstellen und das Wissen in den Modellen auf dem neuesten Stand zu halten.

Yong Lin

Yong Lin ist derzeit Doktorand an der Hong Kong University of Science and Technology und sein Betreuer ist Zhang Tong. Seine Forschungsgebiete liegen an der Schnittstelle von Kausalität, Algorithmen des maschinellen Lernens und Theorie. Sein Ziel besteht insbesondere darin, stabile Modelle zu erstellen, die sich auf bisher unbekannte Testverteilungen verallgemeinern lassen.

Jessy Lin

Jessy Lin ist Doktorandin am Berkeley Artificial Intelligence Institute, betreut von Dan Klein und Anca Dragan. Ihre Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Agenten für künstliche Intelligenz, die Sprache nutzen, um mit Menschen zusammenzuarbeiten und aus menschlichem Feedback zu lernen.

Jingping Nie

Jingping Nie ist Doktorandin im vierten Jahr in Elektrotechnik an der Columbia University, betreut von Professor Jiang Xiaofan und Professor Matthias Preindl. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf dem Software- und Hardware-Codesign zukünftiger menschenzentrierter Intelligenz und datenschutzbewusster tragbarer Geräte in AIoT-Systemen.

Yifu Qiu

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Yifu Qiu ist ELLIS-Doktorandin an der University of Edinburgh und der University of Cambridge, geleitet von Dr. Shay Cohen, Professor Anna Korhonen und betreut von Dr. Edoardo M. Ponti. Sein Forschungsschwerpunkt liegt auf der Sprachgenerierung in mehrsprachigen Kontexten, einschließlich der Verbesserung der grundlegenden Fähigkeiten von Modellen in den Bereichen Generalisierung, Lernen kleiner Zahlen und Kontrollierbarkeit.

Zijie Jay Wang

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Jay Wang ist Doktorand am Georgia Institute of Technology unter der Leitung von Polo Chau. Seine einzigartige Kombination aus Fachwissen in künstlicher Intelligenz und Informationsvisualisierung ermöglicht es ihm, das Potenzial künstlicher Intelligenz zum Nutzen aller zu nutzen. Jay Wangs Forschung konzentriert sich darauf, künstliche Intelligenz nachvollziehbar, erklärbar und zugänglich zu machen, indem er neue interaktive Schnittstellen entwickelt, die es Menschen ermöglichen, einfach mit großen Systemen künstlicher Intelligenz zu interagieren. #🎜🎜 ##### 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜#yi wei#🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜 ## 🎜🎜

# 🎜 🎜#Yi Wei ist Doktorandin an der Tsinghua-Universität und ihr Betreuer ist Professor Lu Jiwen. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich 3D-Vision mit besonderem Schwerpunkt auf 3D-Rekonstruktion und 3D-Szenenverständnis. Seine Arbeit kombiniert traditionelle Geometrie mit Deep Learning, um künstlichen Intelligenzsystemen dabei zu helfen, die reale 3D-Welt besser zu verstehen.

Youkaichao

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You Kaichao ist Doktorand im dritten Jahr an der School of Software der Tsinghua-Universität und studiert bei Professor Long Mingsheng. Seine Forschung konzentriert sich auf Transferlernen im maschinellen Lernen, insbesondere auf die Anpassung verschiedener Wissensformen von einer Quelle an eine andere im Deep Learning. Sein Ziel ist es, Algorithmen für maschinelles Lernen in einer offenen und dynamischen Umgebung zu entwickeln. Zu seinen jüngsten Arbeiten gehören Domänenanpassung, Modellanpassung und Model-Hub-Anpassung. You Kaichao gewann 2019 das Sonderstipendium der Tsinghua-Universität (Bachelor).

Jiaqi Zhang

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Jiaqi Zhang ist Doktorandin am MIT unter der Leitung von Caroline Uhler. Inspiriert von biomedizinischen Anwendungen zielt ihre Forschung darauf ab, die statistischen und algorithmischen Grundlagen der sequentiellen Entscheidungsfindung und der Schnittmenge von Kausalitäten zu entwickeln, genauer gesagt, die Gestaltung von Strategien für die Entscheidungsfindung in einem System, das durch zugrunde liegende kausale Regeln geschaffen wird.

Das Folgende ist die vollständige Liste der ausgewählten Wissenschaftler:

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Seite zur Preisbekanntgabe:

​https://machinelearning.apple.com/updates/apple-scholars-aiml-2023​

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