xfskadxqxd

在UKRI人工智能，机器学习和高级计算博士课程培训中心获得全额4年博士学位奖学金
：环境自适应多模态视觉系统的少量学习

作为AI中的一种主要技术，深度学习已成功地用于促进多种视觉任务，例如识别面部，跟踪情绪或监视身体活动。但是，这些任务中的每一个都需要在专门为该任务收集和注释的非常大的图像数据集上训练神经网络。尽管受过训练的网络是目标任务的专家，但他们仅了解训练过程中经历的“世界”，对其他内容一无所知，也无需重新培训就可以适应其他任务。此外，大多数视觉算法都是从“单一模式”中学习的，但没有关注其他视觉模式，例如深度和热传感器。  

该项目的核心目标是开发可模仿人类视觉和智力的下一代机器学习算法-不断学习以几次视觉镜头适应新环境，而无需对新的数据集进行传统的“强力监督”。每个新任务。与传统的有监督的环境相比，由于例如在新环境中训练数据不足，从很少的镜头学习会带来一些挑战。新旧任务之间的偏差；不断出现的任务；学习新任务时的灾难性遗忘问题。在此项目中，准学生将分三个阶段解决上述问题：1）基于我们最近对图像分类[1]和显着性检测[2]的自定进度（课程）学习的发现，我们针对现实生活中的语义分割任务解决了缺少带注释的训练数据的问题；2）将自定进度的学习纳入元学习框架，旨在通过从旧任务中学习新出现的新任务数据来适应环境；3）通过大量可视数据（例如RGB视频，深度视频和热视频）传递，提取和推理语义和几何信息。

[1] L. Xiang，G. Ding和J. Han，向多位专家学习：针对长尾分类的自定进度知识提炼，在欧洲计算机视觉会议（ECCV 2020）中，聚光灯（排名前5％） ）。
[2] D. Zhang，H。Tian和J. Han，“具有对抗式步伐学习的低成本目标物体检测”，在第34届神经信息处理系统会议（NeurIPS 2020）上进行。

资格和所需的学生背景
我们正在寻求一个热情的人加入英国阿伯里斯特威斯大学的计算机科学系，其具有以下属性：
•科学和技术领域：计算机科学，工程学，数学，至少具有计算机科学，工程学，数学专业的本科（BEng，MEng）和/或研究生硕士学位（MSc）最低
•雅思成绩适当（总分得分为6.0分，且不低于5.5分）或托福。
•熟悉机器学习和概率模型
•相关的软件知识和经验，例如Python和张量框架（PyTorch或TensorFlow），C ++等
•具有驱动力，专业和独立的工作态度
•出色的书面和口头交流技巧
资助说明
•为期4年的博士奖学金，将位于UKRI人工智能，机器学习和高级计算博士学位培训中心内
•资金将用于支付全部学费和每年￡ 15,285的4年期助学金
•该职位是对国内/欧盟和海外学生开放
•额外的资金可用于培训，研究和会议费用

如何申请：
通过阿伯里斯特威斯大学的电子申请流程进行申请阿伯里斯特威斯大学-研究生学习：如何申请必须包括以下pdf格式的附件：

1 。简历
2.学位证书和成绩单（如果您仍是本科生，请提供迄今为止已知成绩的成绩单）
3.长度不超过1000字的声明，解释了您为什么要加入我们的中心
。4.学术推荐-所有奖学金申请都需要提交两个支持性推荐。请确保您选择的裁判员知道资助期限（待定），因为他们的裁判员是评估过程的重要组成部分。请在奖学金申请表中包括这些内容。

另外，通过电子邮件将您的应用程序pdf发送给Jungong Han教授[jungong.han@aber.ac.uk]。

申请截止日期为2021年2月12日，开始日期为2021年10月
。
韩荣功教授在英国阿伯里斯特威斯大学担任计算机科学系系主任，并在英国沃里克大学任名誉教授。韩教授在视频分析，计算机视觉和应用机器学习领域拥有活跃的研究组合。韩教授在领先的会议场所拥有150多种出版物，其中包括50多种IEEE / ACM Transactions和50多种A *会议（12 CVPR / ICCV / ECCV； 2 NeurIPS； 1 ICML； 15 AAAI），被引用了6100次以上。他是Elsevier Neurocomputing的副编辑，Springer多媒体工具和应用程序的编辑委员会成员，以及IET Computer Vision的副编辑。

沉强教授是阿伯里斯特威斯大学商业与物理科学系的常设教授兼副校长。他是威尔士博学学会（威尔士国家学院）的院士和理事会成员。沉教授的研究兴趣包括计算智能，不确定性下的推理和学习，模式识别，数据挖掘以及此类技术在智能决策支持方面的实际应用（例如犯罪侦查，太空探索，消费者概况分析，系统监控和医疗）。诊断）。沉教授出版了2部研究专着和400多篇同行推荐论文，其中许多获得了国际声誉，包括一项IEEE杰出论文奖。教授