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1105期，今天小编给大家继续带来1个硕博士的招生信息，希望能够帮到大家，祝大家2025申请顺利。想获得更多的硕博士全奖职位信息的同学，可以关注微信公众号：北美PhDLeague
可信任机器学习，人工智能和神经网络的鲁棒性、安全性
The University of Illinois at Urbana-Champaign
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校
招收职位：博士
联系教授：Dr. Huan Zhang
(huan@huan-zhang.com)
学校介绍：
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign，缩写为UIUC）创建于1867年，是一所美国著名公立研究型大学。 该校是美国“十大联盟（Big Ten）”创始成员，美国大学协会（AAU）成员，被誉为“公立常春藤”。
校友和教授中有30位获得诺贝尔奖，25位获得普利策奖，在美国公立大学中仅次于加州大学伯克利分校。UIUC工科专业在全球享有盛誉，几乎所有专业均位列全美前十 ，其中电气、土木、材料、环境位列全美前五 ；计算机专业全美第二；信息科学专业常年位居全美第一；会计学专业位列全美前三 。UIUC校友创建或参与创建了特斯拉、甲骨文（Oracle）、Youtube、Paypal、AMD、Yelp等世界知名的公司和IT产品，以及JavaScript、Swift等编程语言。学校位列2022QS世界大学排名第82位；2020-21CWUR世界大学排名第22位；2020泰晤士高等教育世界大学排名第48位 ；2019软科世界大学学术排名第38位 ；2019福布斯美国大学排行榜第68名。 UIUC在 Computer Science、Computer Engineering 和 AI 方向享誉全球，学校的工程学院有非常强的背景和传统。在这里，很容易找到与各个领域专家合作的机会。CS Rankings：#2 in AI and All Areas; US News 2024：#4 in Computer Engineering; US News 2024：#5 in Computer Science
导师介绍：
导师本科毕业于浙江大学，博士毕业于 UCLA 计算机系，曾在卡内基梅隆大学（CMU）计算机系做博后，于 2023 年加入 UIUC 电子和计算机工程系（ECE）任助理教授。主要研究方向为可信任机器学习（Trustworthy Machine Learning），在 AI 和神经网络的鲁棒性、安全性方向有许多开创性工作。数十篇论文发表于 NeurIPS、ICML、ICLR 等机器学习方向顶会，引用量超过 15000 次。同时创建了多个开源软件项目，其中 alpha-beta-CROWN 是当前神经网络形式验证（Formal Verification）的最好工具之一，在国际神经网络验证大赛（VNN-COMP）中连续四年（2021-2025）获得第一名，击败了来自斯坦福大学、牛津大学等世界各地的团队。研究得到了 IBM PhD Fellowship、Schmidt Futures AI2050 Early Career Fellowship 等奖项。
研究兴趣：
实验室研究的大方向是构建值得信赖的机器学习系统，打开 AI 模型的黑盒，让公众有信心信任 AI。例如，用 AI 来取代飞行员驾驶飞机，我们需要怎样向乘客保证 AI 是可靠的？在现在 AI 大模型广泛应用的背景下，如何保证它们能够在社会中安全使用，带来较少的负面影响，是之后很多年都非常重要的研究问题。我的研究方法重视理论分析和见解，但也同时注重算法的实用性和可扩展性，以及算法的应用和影响。目前具体的研究方向有以下几个：
可信任机器学习（Trustworthy Machine Learning）：包括机器学习的鲁棒性、安全性、公平性、可解释性，以及机器学习算法的隐私、泛化、不确定性等相关问题。最近特别关注语言和视觉大模型（LLM/VLM）的 Trustworthiness。
机器学习的形式验证方法（Formal Verification for Machine Learning）：特别是如何证明深度神经网络符合严格的形式化规范，进一步提升形式验证方法在 AI 模型中的有效性。对于有兴趣将算法转化为有更大实际影响的工具箱的同学，可以进一步完善 alpha-beta-CROWN 神经网络验证器，让它用在更大的模型和更多的应用中，获得远超于一两篇论文的影响力。
数学优化方法（Optimization）和程序验证（Program Verification）方法：如何将这些方法应用在可信任机器学习上；以及如何使用机器学习（如大模型）来解决数学问题和形式验证问题。
机器学习和其他领域的交叉学科：如机器学习和计算机安全在计算机软件、信息物理系统（CPS）等领域中的安全问题；以及机器学习在控制理论（Control Theory）、电力系统（Power System）、机器人学（Robotics）等工程领域的应用前景。
招收学生背景：
最重要的是对科学研究工作有热情和兴趣，有自己独立解决问题和探索问题的能力，并想在自己研究领域做到最强的耐心和决心。
项目有偏向理论的，也有偏向应用的。所以如果你数理基础扎实，或者是有非常强的编程和工程能力，都能够找到适合自己的项目。
除了 AI/机器学习方向的学生，特别欢迎有交叉方向背景的学生加入（如 Software Engineering、Programming Languages、Formal Methods、Cyber-Physical Systems、Computer Security 等）。
不要求已经有论文发表，也不要求在上面列出的方向有过研究经历，但仍然要求有很强的文献阅读和快速学习新方向的能力。
招收时间：2025年秋季入学，招满截止
奖学金：全额奖学金
官方微信号：PhDLeague_Official
官方网站： http://phdleague.org/
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