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Répertoire des diplômés BAIR 2024 – Blog de recherche sur l’intelligence artificielle de Berkeley

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Répertoire des diplômés BAIR 2024 – Blog de recherche sur l’intelligence artificielle de Berkeley



Chaque année, le laboratoire de recherche sur l’intelligence artificielle de Berkeley (BAIR) forme certains des esprits les plus talentueux et innovants en matière d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Notre doctorat. les diplômés ont chacun repoussé les frontières de la recherche en IA et sont désormais prêts à se lancer dans de nouvelles aventures dans le monde universitaire, dans l’industrie et au-delà.

Ces personnes fantastiques apportent avec elles une richesse de connaissances, de nouvelles idées et une volonté de continuer à contribuer à l’avancement de l’IA. Leurs travaux au BAIR, allant de l’apprentissage profond, de la robotique et du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur, à la sécurité et bien plus encore, ont contribué de manière significative à leurs domaines et ont eu un impact transformateur sur la société.

Ce site Web est dédié à la présentation de nos collègues, permettant aux établissements universitaires, aux organismes de recherche et aux leaders de l’industrie de découvrir et de recruter plus facilement parmi la nouvelle génération de pionniers de l’IA. Ici, vous trouverez des profils détaillés, des intérêts de recherche et des coordonnées de chacun de nos diplômés. Nous vous invitons à explorer les collaborations potentielles et les opportunités que ces diplômés présentent alors qu’ils cherchent à appliquer leur expertise et leurs connaissances dans de nouveaux environnements.

Rejoignez-nous pour célébrer les réalisations des derniers diplômés de doctorat du BAIR. Leur voyage ne fait que commencer et l’avenir qu’ils contribueront à construire est prometteur !

Merci à nos amis du Laboratoire d’IA de Stanford pour cette idée !


Abdus Salam Azad


E-mail: [email protected]
Site web: https://www.azadsalam.org/

Conseiller(s) : Ion Stoica

Présentation de recherche : Mes intérêts de recherche se situent largement dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. Au cours de mon doctorat, je me suis concentré sur les méthodes de génération d’environnement/apprentissage de programmes pour former des agents autonomes avec apprentissage par renforcement. Plus précisément, je travaille sur des méthodes qui génèrent algorithmiquement divers environnements de formation (c’est-à-dire des scénarios d’apprentissage) pour les agents autonomes afin d’améliorer la généralisation et l’efficacité des échantillons. Actuellement, je travaille sur des agents autonomes basés sur un Large Language Model (LLM).
Emplois qui vous intéressent : Chercheur scientifique, ingénieur ML


Alicia Tsai


E-mail: [email protected]
Site web: https://www.aliciatsai.com/

Conseiller(s) : Laurent El Ghaoui

Présentation de recherche : Mes recherches approfondissent les aspects théoriques des modèles implicites profonds, en commençant par une représentation unifiée « espace-état » qui simplifie la notation. De plus, mon travail explore divers défis de formation associés à l’apprentissage profond, y compris les problèmes susceptibles d’être optimisés de manière convexe et non convexe. En plus de l’exploration théorique, mes recherches étendent les applications potentielles à divers domaines problématiques, notamment le traitement du langage naturel et les sciences naturelles.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur scientifique, scientifique appliqué, ingénieur en apprentissage automatique


Catherine Weaver


E-mail: [email protected]
Site web: cwj22.github.io

Conseiller(s) : Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan

Présentation de recherche : Mes recherches se concentrent sur l’apprentissage automatique et les algorithmes de contrôle pour la tâche difficile de la course autonome dans Gran Turismo Sport. Je mets à profit mon expérience en génie mécanique pour découvrir comment l’apprentissage automatique et le contrôle optimal basé sur des modèles peuvent créer des systèmes de contrôle sûrs et performants pour la robotique et les systèmes autonomes. J’ai particulièrement insisté sur la manière d’exploiter des ensembles de données hors ligne (par exemple, les trajectoires de course d’un joueur humain) pour informer des algorithmes de contrôle meilleurs et plus efficaces.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur scientifique et ingénieur en robotique/contrôles


Chawin Sitawarin


E-mail: [email protected]
Site web: https://chawins.github.io/

Conseiller(s) : David Wagner

Présentation de recherche : Je m’intéresse largement aux aspects de sécurité et de sûreté des systèmes d’apprentissage automatique. La plupart de mes travaux antérieurs concernent le domaine de l’apprentissage automatique contradictoire, en particulier les exemples contradictoires et la robustesse des algorithmes d’apprentissage automatique. Plus récemment, je suis enthousiasmé par les risques émergents en matière de sécurité et de confidentialité sur les grands modèles linguistiques.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur



Eliza Kosoy


E-mail: [email protected]
Site web: https://www.elizakosoy.com/

Conseiller(s) : Alison Gopnik

Présentation de recherche : Eliza Kosoy travaille à l’intersection du développement de l’enfant et de l’IA avec le professeur Alison Gopnik. Son travail consiste à créer des critères d’évaluation pour les LLM ancrés dans le développement de l’enfant et à étudier comment les enfants et les adultes utilisent les modèles GenAI tels que ChatGPT/Dalle et forment des modèles mentaux à leur sujet. Elle est stagiaire chez Google et travaille dans l’équipe AI/UX et auparavant avec l’Empathy Lab. Elle a publié dans Neurips, ICML, ICLR, Cogsci et cognition. Son travail de thèse a créé un environnement virtuel unifié pour tester les enfants et les modèles d’IA en un seul endroit dans le but de former des modèles RL. Elle a également de l’expérience dans la création de startups et de jouets de codage de matériel STEM.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur scientifique (développement de l’enfant et IA), sécurité de l’IA (spécialisé dans les enfants), chercheur en expérience utilisateur (UX) (spécialisé dans les méthodes mixtes, la jeunesse, l’IA, les LLM), éducation et IA (jouets STEM)


Fang Yu Wu


E-mail: [email protected]
Site web: https://fangyuwu.com/

Conseiller(s) : Alexandre Bayen

Présentation de recherche : Sous le mentorat du professeur Alexandre Bayen, Fangyu se concentre sur l’application de méthodes d’optimisation aux systèmes robotiques multi-agents, notamment dans la planification et le contrôle de véhicules automatisés.
Emplois qui vous intéressent : Faculté ou chercheur scientifique en contrôle, optimisation et robotique


Frances Ding


E-mail: [email protected]
Site web: https://www.francesding.com/

Conseiller(s) : Jacob Steinhardt, Moritz Hardt

Présentation de recherche : Mes recherches portent sur l’apprentissage automatique pour la modélisation des protéines. Je travaille à l’amélioration de la classification des propriétés et de la conception des protéines, ainsi qu’à la compréhension de ce que les différents modèles de protéines apprennent. J’ai déjà travaillé sur des modèles de séquence pour l’ADN et l’ARN, ainsi que sur des références pour évaluer l’interprétabilité et l’équité des modèles ML dans tous les domaines.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur


Kathy Jang


E-mail: [email protected]
Site web: kathyjang.com

Présentation de recherche : Mon travail de thèse s’est spécialisé dans l’apprentissage par renforcement pour les véhicules autonomes, en se concentrant sur l’amélioration de la prise de décision et de l’efficacité dans des contextes appliqués. Dans mes futurs travaux, je suis impatient d’appliquer ces principes à des défis plus larges dans des domaines tels que le traitement du langage naturel. Grâce à mon expérience, mon objectif est de voir l’impact direct de mes efforts en contribuant à la recherche et aux solutions innovantes en matière d’IA.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur/ingénieur en ML



Nikhil Ghosh


E-mail: [email protected]
Site web: https://nikhil-ghosh-berkeley.github.io/

Conseiller(s) : Bin Yu, Song Mei

Présentation de recherche : Je souhaite développer une meilleure compréhension fondamentale de l’apprentissage profond et améliorer les systèmes pratiques, en utilisant à la fois une méthodologie théorique et empirique. Actuellement, je m’intéresse particulièrement à l’amélioration de l’efficacité des grands modèles en étudiant comment adapter correctement les hyperparamètres à la taille du modèle.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur


Olivia Watkins


E-mail: [email protected]
Site web: https://aliengirlliv.github.io/oliviawatkins

Conseiller(s) : Pieter Abbeel et Trevor Darrell

Présentation de recherche : Mon travail implique RL, BC, l’apprentissage des humains et l’utilisation d’un raisonnement fondé sur le bon sens pour l’apprentissage des agents. Je suis enthousiasmé par l’apprentissage, la supervision, l’alignement et la robustesse des agents linguistiques.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur


Ruiming Cao


E-mail: [email protected]
Site web: https://rmcao.net

Conseiller(s) : Laura Waller

Présentation de recherche : Mes recherches portent sur l’imagerie informatique, en particulier la modélisation spatio-temporelle pour la récupération dynamique de scènes et l’estimation de mouvement. Je travaille également sur les techniques de microscopie optique, la conception optique basée sur l’optimisation, le traitement des caméras événementielles et le nouveau rendu des vues.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur, postdoc, professeur


Ryan Hoque


E-mail: [email protected]
Site web: https://ryanhoque.github.io

Conseiller(s) : Ken Goldberg

Présentation de recherche : Algorithmes d’apprentissage par imitation et d’apprentissage par renforcement qui s’adaptent aux grandes flottes de robots effectuant des manipulations et d’autres tâches complexes.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur


Sam Toyer


E-mail: [email protected]
Site web: https://www.qxcv.net/

Conseiller(s) : Stuart Russell

Présentation de recherche : Mes recherches portent sur la création de modèles de langage sécurisés, robustes et sécurisés. J’ai également de l’expérience en vision, planification, apprentissage par imitation, apprentissage par renforcement et apprentissage par récompense.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur


Shishir G. Patil


E-mail: [email protected]
Site web: https://shishirpatil.github.io/

Conseiller(s) : Joseph González

Présentation de recherche : Gorilla LLM – Enseigner aux LLM à utiliser des outils (https://gorilla.cs.berkeley.edu/); Moteur d’exécution LLM : garantit la réversibilité, la robustesse et minimise le rayon d’explosion pour les agents LLM intégrés dans les flux de travail des utilisateurs et de l’entreprise ; POET : réglage précis des LLM liés à la mémoire et économes en énergie sur les appareils de pointe tels que les smartphones et les ordinateurs portables (https://poet.cs.berkeley.edu/).
Emplois qui vous intéressent : Chercheur


Suzie Petryk


E-mail: [email protected]
Site web: https://suziepetryk.com/

Conseiller(s) : Trevor Darrell, Joseph Gonzalez

Présentation de recherche : Je travaille à l’amélioration de la fiabilité et de la sécurité des modèles multimodaux. Mon objectif a été de localiser et de réduire les hallucinations pour les modèles de vision et de langage, ainsi que de mesurer et d’utiliser l’incertitude et d’atténuer les biais. Mes intérêts résident dans l’application de solutions à ces défis dans des scénarios de production réels, plutôt que uniquement dans des environnements universitaires.
Emplois qui vous intéressent : Chercheur appliqué en IA générative, sécurité et/ou accessibilité


Xing Yu Lin


E-mail: [email protected]
Site web: https://xingyu-lin.github.io/

Conseiller(s) : Pieter Abbeel

Présentation de recherche : Mes recherches portent sur la robotique, l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur, avec pour objectif principal d’acquérir des compétences robotiques généralisables sous deux angles : (1) Apprendre des modèles du monde structurés avec des abstractions spatiales et temporelles. (2) Pré-formation en matière de représentation visuelle et de compétences pour permettre le transfert de connaissances à partir d’ensembles de données de vision et de simulateurs à l’échelle Internet.
Emplois qui vous intéressent : Faculté ou chercheur scientifique


Yaodong Yu


E-mail: [email protected]
Site web: https://yaodongyu.github.io/

Conseiller(s) : Michael I. Jordan, Yi Ma

Présentation de recherche : Mes intérêts de recherche portent largement sur la théorie et la pratique de l’apprentissage automatique fiable, y compris l’interprétabilité, la confidentialité et la robustesse.
Emplois qui vous intéressent : la faculté


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