【长期招募】具有扎实的Pytorch或Tensorflow开发能力且具有良好高等数学、高等代数基础的网络空间安全类、计算机类本科生入组研究。需要具备包括基础模块开发、张量运算开发、优化器开发等基础级开发能力，会事先考察相关能力水平。这里有充足的研究资源及前期工作论文储备帮你冲击ICML，NeurIPS，ICLR，IJCAI，AAAI，JMLR，AIJ等机器学习与人工智能国际顶会顶刊。自2024年4月至12月，本课题组已悉数收获CCF A机器学习两大国际顶级会议ICML、NeurIPS以及人工智能两大国际顶级会议IJCAI、AAAI论文共5篇。欢迎有实力的你加入我们组！
研究方向——通用机器学习：包括通用逼近理论、分布外泛化、非凸优化、稀疏学习、深度学习框架的基础模块开发、优化器开发等。
欢迎对通用机器学习有兴趣，有扎实的数学规划、泛函分析、近世代数、高等测度论、随机分析与随机过程、数值分析、Pytorch（或Tensorflow）与Matlab编程基础，希望硕博连读的硕士生或博士生报读。
【注意】必须要有扎实的Pytorch或Tensorflow开发能力，包括基础模块开发、张量运算开发、优化器开发等基础级开发能力，会考察相关能力水平。因本研究方向难度极高，发表论文难度极高，且我对毕业论文要求严格，未达相应学位毕业论文水平的不予通过。请学生慎重考虑并与我确认后再选为导师。