国际项目导师

我们很高兴您有兴趣作为DAAD资助的博士后研究员加入ICSI。第一步是找到一位研究兴趣与你一致的导师。指导博士后的高级研究人员如下。如果你有兴趣与加州大学伯克利分校的一名教员合作,但他没有出现在下面,请告诉我们。我们可以努力与新顾问建立关系。

一旦你确定了某人的身份,前往IFI招标,这将指导您完成申请过程。

 

AI安全

塞巴斯蒂安·本特霍尔

将计算社会科学技术应用于软件责任、信息技术政策和人工智能伦理方面的问题

全生物
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本·埃里克森

AI安全研究、深度学习和生成性建模,主要目标是为视觉、语言和科学应用开发强大的架构

全生物
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迈克尔·马奥尼

数据基础、大规模机器学习、随机矩阵图和优化算法、科学机器学习

全生物
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大数据

迈克尔·马奥尼

数据基础、大规模机器学习、随机矩阵图和优化算法、科学机器学习

全生物
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阿尔弗雷多·米特尔

分子动力学、Exascale计算和数据分析、凝聚态物理、面向HPC的调谐和优化、计算物理、物理应用的机器学习、信息论、混沌理论和非平衡物理。

全生物
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德米特里·莫罗佐夫

拓扑数据分析、计算拓扑和几何、高性能计算

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奥利弗·吕贝尔

数据科学研究,以实现科学数据理解、科学参与和与应用科学团队的合作、FAIR数据的现代方法和软件、高性能计算和科学AI

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约翰·吴

用于特征提取的统计方法、用于搜索的索引技术以及用于机器学习和科学计算的基于张量的技术

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生物信息学、计算生物学和物理学

刘春雷

开发物理工具(包括成像和调制工具)和计算技术来研究人脑

全生物
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迈克尔·马奥尼

数据基础、大规模机器学习、随机矩阵图和优化算法、科学机器学习

全生物
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阿尔弗雷多·米特尔

分子动力学、Exascale计算和数据分析、凝聚态物理、面向HPC的调谐和优化、计算物理、物理应用的机器学习、信息论、混沌理论和非平衡物理。

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本杰明·纳奇曼

为物理科学开发统计学习/深度学习方法,包括代理建模、基于仿真的推理和异常检测

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奥利弗·吕贝尔

数据科学研究,以实现科学数据理解、科学参与和与应用科学团队的合作、FAIR数据的现代方法和软件、高性能计算和科学AI

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计算神经科学与人类认知

杰克·加兰特

脑网络图像分析与计算

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加州大学伯克利分校盖朗实验室
 

乔治·莱考夫

认知社会科学,人类概念系统

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刘春雷

开发物理工具(成像和调制工具)和计算技术来研究人脑

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奥利弗·吕贝尔

数据科学研究,以实现科学数据理解、科学参与和与应用科学团队的合作、FAIR数据的现代方法和软件、高性能计算和科学AI

全生物
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特里·里吉尔

语言与认知、语言与思维的关系

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语言与认知实验室
 

TCS核心技术

迈克·卢比

支持交互式应用程序(如云游戏)的传输协议

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网络人类系统

谢尔盖·埃格曼

有关计算机安全和在线隐私、人机界面的决策

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比约恩·哈特曼

人机交互、设计和开发工具、智能用户界面

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网络安全

史蒂夫·丹尼斯

 

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深度学习

本·埃里克森

AI安全研究、深度学习和生成性建模,主要目标是为视觉、语言和科学应用开发强大的架构

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库尔特·科伊策

通常用于数据中心或边缘的机器和深度学习的高效算法和计算技术,尤其侧重于大型语言模型、模型集成和应用于自然语言处理的RAG系统的优化;低资源语言的机器翻译,尤其是梵语、波利语、藏文和文言文

 
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本杰明·纳奇曼

为物理科学开发统计学习/深度学习方法,包括代理建模、基于仿真的推理和异常检测

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数字双胞胎

史蒂夫·丹尼斯

 

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地球科学与人工智能研究

中田诺丽

地震成像、微震监测、诱发地震活动性和地下利用

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中田理惠

利用地震波现象了解、监测和预测地球系统的行为;使用大规模全地震波形模拟、成像、反演和监测从岩石样本到地壳尺度的各种尺度的地球地震特性

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Charuleka Varadharajan公司

将机器学习和其他数据驱动方法应用于地球科学(气候和水)应用、数据集成、数据管理和开放科学

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工业4.0(先进制造)

肯·戈德堡

机器人与自动化科学

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瓦迪姆·夏皮罗

数字孪生、计算设计和制造、物理建模和仿真、互操作性和自动化

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安全和隐私

塞巴斯蒂安·本特霍尔

将计算社会科学技术应用于软件责任、信息技术政策和人工智能伦理方面的问题

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谢尔盖·埃格曼

有关计算机安全和在线隐私、人机界面的决策

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大卫·埃文·哈里斯

人工智能、错误信息、选举、社交媒体、用户体验和政策

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不过她的发言人梅瑞尔

互联网基础设施的碎片化、集中化和地缘政治不稳定性

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杰西卡·纽曼

人工智能风险管理和影响评估、社会影响人工智能评估以及负责任的人工智能治理和政策

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尼古拉斯·韦弗

网络安全,特别是蠕虫、僵尸网络和其他互联网规模的攻击,网络测量,网络入侵检测的硬件加速和软件并行化,DNS解析器的防御,以及检测ISP引入的用户网络连接操作的工具

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语音和语言技术

科林·贝克

计算语言学、数据结构、软件设计

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FrameNet项目
 

库尔特·科伊策

通常用于数据中心或边缘的机器和深度学习的高效算法和计算技术,尤其侧重于大型语言模型、模型集成和应用于自然语言处理的RAG系统的优化;低资源语言的机器翻译,尤其是梵语、波利语、藏文和文言文

 
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丹·克莱恩

无监督语言获取、机器翻译、NLP的高效算法、信息提取、语言丰富的模型、NLP符号和统计方法的集成、历史语言学

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伯克利NLP集团
 

乔治·莱考夫

认知社会科学,人类概念系统

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特里·里吉尔

语言与认知、语言与思维的关系

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语言与认知实验室
 

系统和网络

西尔维娅·拉纳萨米

网络化系统的设计与实现

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教授斯科特·申克

互联网架构、网络系统、经济学和博弈论

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尼古拉斯·韦弗

网络安全,特别是蠕虫、僵尸网络和其他互联网规模的攻击,网络测量,网络入侵检测的硬件加速和软件并行化,DNS解析器的防御,以及检测ISP引入的用户网络连接操作的工具

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约翰·吴

用于特征提取的统计方法、用于搜索的索引技术以及用于机器学习和科学计算的基于张量的技术

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