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学历高高，paper多多

伦敦玛丽女王大学招聘人工智能方向CSC

两位导师的信息如下

关于Ahmed M.A.Sayed博士（又名Ahmed M.）是英国伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院的讲师（研究与教学），相当于助理教授。他还是大数据科学硕士项目的主任。他领导SAYED系统小组，致力于与分布式系统、ML系统和ML系统、联合学习、边缘/云计算、拥塞控制和软件定义网络（SDN）相关的各种主题。有关详细信息，请访问~艾哈迈德/

研究他的研究跨越了计算机科学和工程的相关学科，重点是机器学习系统（训练和推理效率、分布式ML、联合学习）、分布式系统（架构设计、性能分析、资源分配、算法优化）、计算机网络（流量工程、拥塞控制、性能优化、软件定义网络）和无线网络（移动自组织和无线传感器网络中的路由）的系统设计和优化。

关于刘子泉博士是即将上任的讲师（研究与教学），相当于伦敦玛丽女王大学EECS学院的助理教授，隶属于龚绍刚教授领导的计算机视觉小组。刘博士自2023年4月起担任伦敦大学学院研究员。在陈教授的指导下，他于2023年获得香港城市大学计算机科学博士学位。2017年获北京航空航天大学信息工程学士学位和数学学士学位。有关详细信息，请访问

研究他的研究重点是AI安全，包括值得信赖的机器学习、对齐和可解释的AI。他的研究发表在机器学习和计算机视觉领域的顶级会议和期刊上，包括、ICLR、CVPR、IJCAI和TPAMI。

选定的出版物

[1] Ahmed M.、Ahmed 、 Slim 、Marco 一种用于分布式训练系统的高效基于统计的梯度压缩技术，国际机器学习系统会议（MLSys），2021。

[2] Ahmed M.，Chen Yu Ho， ，Marco 异构环境下联合学习的实证分析“”。第二届机器学习和系统研讨会-，ACM ，2022。

[3] Atal Sahu、 Dutta、Ahmed M 、 、Marco 、Panos 将梯度稀疏化重新思考为总误差最小化“”。第35届神经信息处理系统会议（），2021年。

[4] 崔玉飞，刘子泉，陈一新，陆玉辰，余新跃，刘雪，郭泰伟，罗德里格斯，薛春杰，陈安东，“检索增强多实例学习”，神经信息处理系统，2023

[5] 刘子泉，徐毅，季向阳，陈锦波，“TWINS:一种改进对抗性鲁棒性和泛化可传递性的微调框架”，IEEE/CFF计算机视觉与模式识别会议，2023

[6] 刘子泉女王玛丽大学排名，徐毅，徐远鸿，齐倩，郝莉，季向阳，陈，荣进，“更好地利用预训练数据改进微调”，神经信息处理系统（），2022

研究主题包括但不限于以下内容

开放有CSC学生签证可供2024年秋季入学。研究主题包括但不限于以下内容

大型语言模型的高效训练和微调

在快速发展的人工智能领域，复杂的生成人工智能和大型语言模型（LLM）的开发已成为从自然语言处理到创造性内容生成等各种应用的关键。然而，这些模型的训练是计算密集型的，通常需要大量的时间和资源。该项目将研究并提出系统和算法优化，以加快 AI和LLM的训练过程女王玛丽大学排名，英国伦敦玛丽女王大学全奖博士招生，解决这些模型的复杂性带来的挑战。这项研究的核心重点在于探索和实现先进的并行计算技术，利用分布式系统和专用硬件加速器的力量。通过优化算法，采用并行化策略，并利用GPU、TPU或新兴的人工智能专用硬件的能力，该项目旨在显著减少 AI和LLM的训练时间，使过程更高效、更具成本效益。此外，该研究深入研究了迁移学习领域，并探索了提高模型收敛性和准确性的技术。通过利用预先训练的模型和开发新的迁移学习方法，该研究旨在最大限度地减少训练所需的数据和计算资源，从而使获得尖端人工智能技术的途径民主化。

大规模去中心化数据的高效机器学习及其隐私和偏见

AI/ML系统正在成为用户产品和应用程序不可或缺的一部分，也是大多数组织的主要收入驱动因素。这导致重点转移到将情报带到数据产生的地方，包括根据这些数据训练模型。现有的方法如下：1）数据在多个服务器上收集并并行处理（例如，分布式数据并行）；2） 服务器协调训练轮次并从客户端收集模型更新（例如，联合学习）；3） 服务器在客户端和服务器之间分割模型训练（例如，分割学习）；或者4）客户端通过八卦协议（即去中心化训练）在它们之间进行协调。表现出来的挑战是高度异构的学习者、配置、环境、通信和同步开销、公平性和偏见以及隐私和安全性。因此，现有的方法无法适应大量的学习者，并且在长时间的训练中产生质量低、偏差大的模型。当务之急是建立及时提供高质量模型的系统。该项目通过探索新颖的想法并提出用于去中心化数据的高效且可扩展的ML系统来解决这一差距。

生成型人工智能和大型语言模型的安全性和可靠性

TBA

Al+医疗保健中的隐私和偏见，尤其是在分布式培训的背景下

TBA

申请

接受两名获得中国留学基金委员会（CSC）奖学金并希望加入QMUL从事人工智能和系统研究的博士生。请感兴趣的同学同时发送简历到ahmed.sayed@qmul.ac.uk和 ！

关于我们：

我们是一群来自全球QS排名前50名校的博士学长学姐，文理专业均有，全奖CSC均有。（已经申请到博士并且愿意低费帮助大家的同学也欢迎加入我们，特别是会 推文美化 的同学哦！）。

我们以交个朋友为目的，在指导大家申请的时候赚点小钱，改善一下生活。特别是大家以后都是在科研圈里混的，我们绝不会为了这点钱坑大家。大家以后有起飞做期刊主编的或者拿诺奖的大佬们还希望不要忘记我们。

我们的口号是：Doge富贵，勿相忘！（这是重点）

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