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香港城市大学
香港城市大学
是一所坐落于香港九龙塘的公立研究型大学。2025年QS亚洲大学排名第10名，香港第3名，QS建校未满50年最佳大学第4名，ARUW工程/技术/计算机科学香港地区第1名，泰晤士全球最国际化大学第1名。校园地处九龙塘商业区，港铁九龙塘站，背靠狮子山，眺望九龙半岛和维多利亚港。
刘晨博士本科毕业于清华大学计算机系，硕士和博士均毕业于瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)计算机与通信学院。博士师从瑞士工程科学院(SATW)院士Sabine Süsstrunk教授和Mathieu Salzmann资深研究员，期间曾获得微软研究院奖学金(MSR Scholarship)并与Ryota Tomioka首席研究经理(Principal Research Manager)合作。博士期间的多篇第一作者工作发表于ICML, NeurIPS, JMLR等机器学习基础领域的顶级会议和期刊中，并担任这些会议和期刊的审稿人。在辅导方面，已经毕业的学生和研究助理中，多人拿到了UC Berkeley，EPFL等高校的博士offer，也有的去Meta等大企业工作。
个人主页：
http://liuchen1993.cn/
招生信息
香港城市大学计算机系机器学习与优化实验室2024-2025年度招收
全奖博士(Ph.D) 2名，博后1名和学术硕士若干。
本实验致力于从优化的角度研究机器模型的可靠性，从而深入理解机器学习模型的运行原理，尤其是深度神经网络与大模型。实验室当前的主要研究兴趣如下：
1. Robustness.
2. Privacy.
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Gradient Inversion, Training Data Reconstruction.
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Differential Privacy under Hidden State Assumption for Deep Learning.
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Machine Unlearning.
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Membership Inference Attack.
3. Foundations of Deep Neural Networks.
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Loss landscape.
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Overfitting.
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Generalization.
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Optimizers.
实验室的负责人(PI)是刘晨博士，任香港城市大学计算机系助理教授，博士生导师。
关于实验室
实验室现有5名博士生和1名学术硕士，研究方向包括前述实验室研究兴趣，即机器学习鲁棒性、隐私性及其理论分析。
1. 实验室将按照国际一流实验室的培养模式，以研究为导向，给予学生充分的自由发展环境。实验室的主要目标是高质量、有深度、有影响力的研究，研究成果目标是国际高质量的会议和期刊。
2. PI将控制实验室的规模在合理的范围内，以确保对实验室的每个成员都有充分交流和指导。对于低年级博士，PI将侧重培养其科研习惯和基本能力，在初期带领其入门。对于高年级博士，PI将充分尊重其职业目标，一对一一起讨论研究项目和发展规划并且提供有价值的海内外的合作资源。
3. PI在博士阶段与微软研究院(MSR)合作并曾参加其在英国剑桥举办的夏令营，也长期与香港科技大学的张潼教授团队合作。PI深知，科学研究不是闭门造车，广泛的合作和充分的交流往往能够事半功倍。因此，实验室鼓励实验室内部、与国内外其他高校实验室以及企业之间的交流与合作。支持实验室成员参加国内外的一流学术会议。支持并鼓励高年级博士赴相关企业实习或开展研究合作。
岗位要求
1. 为人诚实守信，对自己的研究产出负责，实验室对任何学术不端行为采取零容忍态度；
2. 足够的上进心、良好的沟通能力和团队协作精神。本领域的研究成果多发表在会议上，有固定的截稿日期，因此需要有一定的抗压能力；
3. 香港城市大学采用全英文授课教学，申请者需要有良好的英文听说读写能力，有托福、雅思等英语标准化考试成绩为佳（申请时非必需项，但在学校正式录取前应满足学校对于英语标准化考试的成绩要求）；
4. 良好的数学基础，尤其是代数能力，至少熟练掌握一门编程语言；
5. 博士岗位要求：
6. 博后岗位要求：
7. 学术硕士要求：
岗位待遇
1. 所有成功的申请者会与实验室订立合同，工资按照香港城市大学的标准按时足额发放。实验室对成员外出参与学术会议等学术活动提供资金支持；
2. 博士的基础奖学金每月约1.85万港币。待遇按照学校按年调整；
3. 博后的工资一人一事一议，但不会低于每月2.7万港币；
4. 学术硕士为自费项目，没有奖学金；
5. 学校和政府的各类奖学金详情参见：
https://www.cityu.edu.hk/pg/research-degree-programmes/scholarships-financial-aid-and-fees
申请方式
请将下列申请材料发送至邮箱
[email protected]
，邮件标题请注明：申请[岗位]+[申请人姓名]+[拟入职时间]。通过材料初步审核的申请者会被通知面试。申请者亦可通过邮件询问申请处理状态。所有职位空缺在招满前均有效。
申请者需要提供的材料：
1. 个人简历；
2
.【博士、学术硕士】本科时期的成绩单；
【博后】论文代表作；
3. 其他补充材料（可选）：
已发表/在投的学术论文、个人主页网址、Github主页、所获奖项扫描件等能证明学习科研能力的材料。
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