博士后研究员 - 计算机视觉，人工智能，机器学习（2年）沙特阿拉伯国王阿卜杜拉国王科技大学：博士后职位：计算机，电气和数学科学与工程学部（博士后）地点KAUST，Thuwal 23955，KSA开放日期2021年10月2日描述由Mohamed Elhoseiny教授领导的沙特阿拉伯国王科技大学（KAUST）计算机视觉-核心人工智能研究（Vision-CAIR）小组正在寻找计算机视觉，人工智能和机器学习领域的博士后研究员。最初的任命将为期2年，可能延长，并有望于2022年1月开始，但也可能提前开始。KAUST提供具有竞争力/慷慨的博士后报酬。研究Vision-CAIR小组在以下研究主题中进行研究和开发计算方法：（a）学习效率，计算创造力（2D和3D视觉任务的零、少量和长尾学习。这还包括能够生成和理解2D和3D中看不见的艺术和时尚的高效生成模型）；（b）持续学习（例如，在各种学习环境中减轻灾难性遗忘）；（c）视觉和语言（这与前几个主题重叠，因为2D和3D视觉通常与语言集成在一起）。有关Vision-CAIR成员的相关论文主题A：对齐潜在和图像空间以连接不可连接的ICCV 2021，Ivan Skorokhodov，Grigory Sotnikov，Mohamed Elhoseiny 对抗生成连续图像，Ivan Skorokhodov，Savva Ignatyev，Mohamed Elhoseiny，CVPR，2021，（连续）零样本学习的类归一化，Ivan Skorokhodov，Mohamed Elhoseiny，ICLR，2021，用大词汇量探索长尾视觉关系识别，ICCV，2021，Sherif Abdelkarim，Aniket Agarwal，Panos Achlioptas，Jun Chen，Jiaji Huang，Boyang Li，Kenneth Church，Mohamed Elhoseiny Wlfflin的情感生成艺术作品分析，Divyansh Jha，Hanna Chang和Mohamed Elhoseiny，ICCC，2021，Ahmed Elgammal，Bingchen Liu，Mohamed Elhoseiny和Marian Mazzone，CAN：创造性对抗网络，计算创造力国际会议（ICCC），2017主题B持续学习（精选论文）：（连续）零样本学习的类归一化，Ivan Skorokhodov，Mohamed Elhoseiny，ICLR，2021组成连续语言学习，（ICLR'20），Yuanpeng Li，Liang Zhao，Ken Church，Mohamed Elhoseiny，代码：机密基于不确定性的贝叶斯神经网络的持续学习（ICLR'20），Sayna Ebrahimi，Mohamed Elhoseiny，Trevor Darrell，Marcus Rohrbach，代码：机密使用A-GEM进行高效的终身学习（ICLR'19）Arslan Chaudhry，Marc'Aurelio Ranzato，Marcus Rohrbach，Mohamed Elhoseiny机密记忆感知突触：学习什么（不）要忘记。（ECCV'18）R Aljundi，F Babiloni，M Elhoseiny，M Rohrbach和T Tuytelaars代码：机密主题C视觉与语言学习（精选论文）：VisualGPT：通过平衡视觉输入和来自预训练的语言知识实现高效的图像字幕，Jun Chen，Han Guo，Kai Yi，Boyang Li，Mohamed Elhoseiny，Arxiv，2021，Vision& Language，Transformers CIZSL++：启发式生成的零样本学习Mohamed Elhoseiny，Kai Yi，Mohamed Elfeki，TPAMI 2021，提交，零样本学习，生成模型。ArtEmis：艺术的情感语言Panos Achlioptas，Maks Ovsjanikov，Kilichbek Haydarov，Mohamed Elhoseiny，Leonidas Guibas，CVPR，2021。Mohamed Elhoseiny，Mohamed Elfeki启发式零样本学习，第三十六届国际计算机视觉大会（ICCV），2019视频一个解释与主题（a）和（c）相关的想象力启发的人工智能是什么的视频在此处可用：机密机密artemisdataset.org（用于艺术的情感语言）在艺术和语言&视觉之间的交集上，涵盖了与主题（b）相关的持续学习方法的演示文稿在此处可用：机密有关研究小组的更多信息，请在此处找到：机密机密机密要求包括良好的沟通（口头，书面等）和在高质量期刊和/或会议论文（如CVPR，ICCV，NeurIPS，ICML，ICLR，ECCV，Nature，TPAMI，AAAI，Science等）中具有出色的出版记录。这是一个发展核心算法进展并在这些顶级会场上发表论文的机会。有关该职位的更多详细信息，请在此处找到。作为KAUST的博士后或研究人员，您将可以使用包括超级计算机在内的先进研究设施。您将在一个令人兴奋的国际环境中与来自100多个国家的研究人员共同工作，并有机会参与开发与Vision-CAIR研究小组和视觉计算中心（VCC）相关的问题的计算算法和工具，特别关注学习效率，计算创造力，持续学习，计算机视觉和自然语言处理。您将有机会提升您的职业发展和培训，请在此处阅读更多信息。博士后获得高竞争力的工资和其他福利，包括住宿，医疗保健，医疗和牙科保险，搬迁津贴，每年一次的往返母国旅行，校园托儿所和国际文凭（IB）学校，校园交通（按需和按计划），卓越的社区服务，设施，计划和活动，以帮助您在KAUST享受积极，健康，平衡和满足的生活。这些社区资源使博士后和研究人员能够平衡他们的职业和家庭承诺。资格我们欢迎计算机科学，工程，信息学或相关领域的博士学位，并具有机器学习效率，计算创造力，持续学习，计算机视觉和自然语言处理等研究领域的理论和实践方面的扎实背景。我们要求有关计算机视觉，机器学习，深度学习或优化的经验，并通过高质量的出版物予以证明。我们认为在包括CVPR / ICCV / ECCV / ICLR / ICML / NeurIPS / AAAI在内的顶级计算机视觉和人工智能会议上发表的经验是一个优势。我们认为在以下特定主题的实例中有关经验是一个额外的优势：创造性AI，零样本学习，生成模型和持续学习。该呼叫对来自任何国籍的所有申请人开放。我们强烈鼓励国际申请。英语书面和口头沟通能力流利是强制性的。我们要求承诺，团队合作和批判性思维。申请说明您将需要填写申请表并上传以下所有材料：个人简历，特别是在CVPR / ICCV / ECCV / ICLR / ICML / NeurIPS / AAAI / TPAMI等会议上的出版物。最多三篇论文的副本，证明您在这些主题上的背景和经验。 3位推荐人的联系信息。有关更多信息，请联系：Mohamed H. Elhoseiny教授，电子邮件：机密主题：计算机视觉 - 博士后申请。下一个申请截止日期：2021年11月30日。申请流程该机构使用Interfolio的Faculty Search进行此搜索。申请此职位的申请人将获得免费的Dossier帐户，并可以免费发送所有申请材料，包括机密的推荐信。更多职位请访问https://www.qureos.com 
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