2024 Répertoire des diplômés de Bair – Le blog de recherche de Berkeley Artificial Intelligence Research
- Intelligence Artificielle
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Chaque année, le laboratoire de recherche sur l’intelligence artificielle de Berkeley (BAIR) diplômé certains des esprits les plus talentueux et les plus innovants de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Notre doctorat Les diplômés ont chacun élargi les frontières de la recherche sur l’IA et sont maintenant prêts à se lancer dans de nouvelles aventures dans le monde universitaire, l’industrie et au-delà.
Ces individus fantastiques apportent avec eux une multitude de connaissances, de nouvelles idées et une volonté de continuer à contribuer à l’avancement de l’IA. Leur travail chez Bair, allant de l’apprentissage en profondeur, de la robotique et du traitement du langage naturel à la vision par ordinateur, à la sécurité et bien plus encore, a contribué de manière significative à leurs domaines et a eu des impacts transformateurs sur la société.
Ce site Web se consacre à présenter nos collègues, ce qui facilite les institutions universitaires, les organisations de recherche et les chefs de file de l’industrie à découvrir et à recruter dans la nouvelle génération de pionniers de l’IA. Ici, vous trouverez des profils détaillés, des intérêts de recherche et des coordonnées pour chacun de nos diplômés. Nous vous invitons à explorer les collaborations et les opportunités potentielles que ces diplômés présentent lorsqu’ils cherchent à appliquer leur expertise et leurs idées dans de nouveaux environnements.
Rejoignez-nous pour célébrer les réalisations des derniers diplômés de doctorat de Bair. Leur voyage ne fait que commencer, et l’avenir qu’ils aideront à construire sont brillants!
Merci à nos amis au Stanford AI Lab Pour cette idée!
E-mail: salam_azad@berkeley.edu
Site web: https://www.azadsalam.org/
Conseiller (s): Ion stoica
Blurb de recherche: Mon intérêt de recherche réside 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 d’apprentissage de génération d’environnement / d’études pour la formation des agents autonomes avec l’apprentissage du renforcement. Plus précisément, je travaille sur des méthodes qui génèrent algorithmiquement divers environnements de formation (c.-à-d. Scénarios d’apprentissage) pour les agents autonomes afin d’améliorer la généralisation et l’efficacité de l’échantillon. Actuellement, je travaille sur des agents autonomes basés sur un modèle de grande langue (LLM).
Emplois intéressés par: Chercheur, ingénieur ML
E-mail: aliatsai@berkeley.edu
Site web: https://www.aliciatsai.com/
Conseiller (s): Laurent El Ghaoui
Blurb de recherche: Mes recherches se penchent sur les aspects théoriques des modèles implicites profonds, en commençant par une représentation unifiée de « l’espace d’état » qui simplifie la notation. De plus, mon travail explore divers défis de formation associés à l’apprentissage en profondeur, y compris des problèmes susceptibles d’optimisation convexe et non convexe. En plus de l’exploration théorique, mes recherches prolongent les applications potentielles à divers domaines de problème, y compris le traitement du langage naturel et les sciences naturelles.
Emplois intéressés par: Chercheur scientifique, scientifique appliqué, ingénieur d’apprentissage automatique
E-mail: Catherine22@berkeley.edu
Site web: https://cwj22.github.io
Conseiller (s): Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan
Blurb de recherche: Mes recherches se concentrent sur les algorithmes d’apprentissage automatique et de contrôle pour la tâche difficile des courses autonomes dans Gran Turismo Sport. Je tire parti de 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 haute et performance pour la robotique et les systèmes autonomes. Un de mes mines particulièrement accent a été de savoir comment exploiter les ensembles de données hors ligne (par exemple, les trajectoires de course du joueur humain) pour informer de meilleurs algorithmes de contrôle efficaces et plus efficaces.
Emplois intéressés par: Chercheur et ingénieur de la robotique / des contrôles
E-mail: chawin.sitawarin@gmail.com
Site web: https://chawins.github.io/
Conseiller (s): David Wagner
Blurb de recherche: Je suis largement intéressé par les aspects de sécurité et de sécurité des systèmes d’apprentissage automatique. La plupart de mes travaux précédents sont dans le domaine de l’apprentissage automatique contradictoire, en particulier des exemples contradictoires et de la robustesse des algorithmes d’apprentissage automatique. Plus récemment, je suis ravi des risques émergents de sécurité et de confidentialité sur les modèles de grande langue.
Emplois intéressés par: Chercheur
E-mail: eko@berkeley.edu
Site web: https://www.elizakosoy.com/
Conseiller (s): Alison Gopnik
Blurb de recherche: Eliza Kosoy travaille à l’intersection du développement de l’enfant et de l’IA avec le professeur Alison Gopnik. Son travail comprend la création de repères évaluatifs pour les LLM enracinés dans le développement de l’enfant et l’étude de la façon dont les enfants et les adultes utilisent des modèles Genai tels que ChatGpt / Dalle et forment des modèles mentaux à leur sujet. Elle est stagiaire chez Google travaillant sur l’équipe AI / UX et auparavant avec le laboratoire d’empathie. Elle a publié dans Neirips, 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 à des fins de formation de modèles RL. Elle possède également de l’expérience en création de startups et des jouets de codage matériel STEM.
Emplois intéressés par: Chercheur (Développement de l’enfant et IA), Sécurité de l’IA (spécialisée dans les enfants), chercheur d’expérience utilisateur (UX) (spécialisé dans les méthodes mixtes, jeunes, IA, LLMS), éducation et IA (Toys STEM)
E-mail: fangyuwu@berkeley.edu
Site web: https://fangyuwu.com/
Conseiller (s): Alexandre Bayen
Blurb de recherche: Sous le mentorat du professeur Alexandre Bayen, Fangyu se concentre sur l’application des méthodes d’optimisation aux systèmes robotiques multi-agents, en particulier dans la planification et le contrôle des véhicules automatisés.
Emplois intéressés par: Faculté ou chercheur en contrôle, optimisation et robotique
E-mail: frances@berkeley.edu
Site web: https://www.francesding.com/
Conseiller (s): Jacob Steinhardt, Moritz Hardt
Blurb de recherche: Mon objectif de recherche est dans l’apprentissage automatique pour la modélisation des protéines. Je travaille à l’amélioration de la classification des propriétés des protéines et de la conception des protéines, ainsi que pour comprendre ce que les différents modèles de protéines apprennent. J’ai déjà travaillé sur des modèles de séquence pour l’ADN et l’ARN, et les repères pour évaluer l’interprétabilité et l’équité des modèles ML à travers les domaines.
Emplois intéressés par: Chercheur
E-mail: kathyjang@gmail.com
Site web: https://kathyjang.com
Conseiller (s): Alexandre Bayen
Blurb de recherche: Mon travail de thèse s’est spécialisé dans l’apprentissage du renforcement des véhicules autonomes, en se concentrant sur l’amélioration de la prise de décision et de l’efficacité dans les contextes appliqués. Dans les travaux futurs, je suis impatient d’appliquer ces principes à des défis plus larges dans des domaines comme le traitement du langage naturel. Avec mes antécédents, mon objectif est de voir l’impact direct de mes efforts en contribuant à la recherche et aux solutions innovantes de l’IA.
Emplois intéressés par: Scientifique / ingénieur du chercheur ML
E-mail: nikhil_ghosh@berkeley.edu
Site web: https://nikhil-ghosh-berkeley.github.io/
Conseiller (s): Bin yu, chanson mei
Blurb de recherche: Je suis intéressé à développer une meilleure compréhension fondamentale de l’apprentissage en profondeur et de l’amélioration des systèmes pratiques, en utilisant à la fois une méthodologie théorique et empirique. Actuellement, je suis particulièrement intéressé à améliorer l’efficacité des grands modèles en étudiant comment évoluer correctement les hyperparamètres avec la taille du modèle.
Emplois intéressés par: Chercheur
E-mail: oliviawatkins@berkeley.edu
Site web: https://alingirlliv.github.io/oliviawatkins
Conseiller (s): Pieter Abbeel et Trevor Darrell
Blurb de recherche: Mon travail implique RL, Colombie-Britannique, l’apprentissage des humains et l’utilisation du raisonnement de modèle de base de bon sens pour l’apprentissage des agents. Je suis ravi de l’apprentissage, de la supervision, de l’alignement et de la robustesse des agents linguistiques.
Emplois intéressés par: Chercheur
E-mail: rcao@berkeley.edu
Site web: https://rmcao.net
Conseiller (s): Laura Waller
Blurb de recherche: Mes recherches concernent l’imagerie informatique, en particulier la modélisation de l’espace-temps pour la récupération dynamique des scène et l’estimation du mouvement. Je travaille également sur les techniques de microscopie optique, la conception optique basée sur l’optimisation, le traitement de la caméra d’événements, le rendu de la vue nouvelle.
Emplois intéressés par: Chercheur scientifique, postdoc, professeur
E-mail: ryanhoque@berkeley.edu
Site web: https://ryanhoque.github.io
Conseiller (s): Ken Goldberg
Blurb de recherche: Les algorithmes d’apprentissage de l’apprentissage et de renforcement d’imitation qui évoluent vers de grandes flottes de robots effectuant une manipulation et d’autres tâches complexes.
Emplois intéressés par: Chercheur
E-mail: sdt@berkeley.edu
Site web: https://www.qxcv.net/
Conseiller (s): Stuart Russell
Blurb de recherche: Mes recherches se concentrent sur la création de modèles de langue sécurisés, robustes et sûrs. J’ai également de l’expérience dans la vision, la planification, l’apprentissage de l’imitation, l’apprentissage du renforcement et l’apprentissage des récompenses.
Emplois intéressés par: Chercheur
E-mail: shishirpatil2007@gmail.com
Site web: https://shishirpatil.github.io/
Conseiller (s): Joseph Gonzalez
Blurb de recherche: Gorilla LLM – Enseignement LLMS à utiliser des outils (https://gorilla.cs.berkeley.edu/); Moteur d’exécution LLM: garantissant la réversibilité, la robustesse et la minimisation de Blast-Radius pour les agents LLM incorporés dans les flux de travail utilisateur et d’entreprise; Poète: Mémoire lié et affinage fine économe en énergie des LLMS sur les dispositifs de bord tels que les smartphones et les ordinateurs portables (https://poet.cs.berkeley.edu/).
Emplois intéressés par: Chercheur
E-mail: spetryk@berkeley.edu
Site web: https://suziepetryk.com/
Conseiller (s): Trevor Darrell, Joseph Gonzalez
Blurb de recherche: Je travaille à l’amélioration de la fiabilité et de la sécurité des modèles multimodaux. Je me concentre sur la localisation et la réduction des hallucinations pour les modèles Vision + Language, ainsi que la mesure et l’utilisation de l’incertitude et du biais d’atténuation. Mes intérêts incisaient à appliquer des solutions à ces défis dans les scénarios de production réels, plutôt que dans les environnements académiques.
Emplois intéressés par: RECHERCHE SCIFICT EN IA GÉNÉRATIVE, SÉCURITÉ ET / OU ACCESSIBLE
E-mail: xingyu@berkeley.edu
Site web: https://xingyu-lin.github.io/
Conseiller (s): Pieter Abbeel
Blurb de recherche: Mes recherches résident dans la robotique, l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur, avec l’objectif principal d’apprendre les compétences en robot généralisables sous deux angles: (1) l’apprentissage des modèles mondiaux structurés avec des abstractions spatiales et temporelles. (2) Représentation visuelle pré-formation et compétences pour permettre le transfert de connaissances à partir de jeux de données et de simulateurs de vision à l’échelle d’Internet.
Emplois intéressés par: Faculté ou chercheur
E-mail: yyu@eecs.berkeley.edu
Site web: https://yaodongyu.github.io/
Conseiller (s): Michael I. Jordan, Yi Ma
Blurb de recherche: Mes intérêts de recherche sont largement en théorie et en pratique de l’apprentissage automatique de confiance, y compris l’interprétabilité, la vie privée et la robustesse.
Emplois intéressés par: Faculté
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