位于加州大学伯克利分校的CHEN实验室正在招募对机器学习、健康公平和女性健康或气候健康领域充满热情的博士生。实验室由Irene Chen教授领导，致力于开发稳健且有影响力的机器学习模型，以及计算方法来提升健康公平性，同时关注女性健康和气候健康问题。
实验室研究领域：
a) 稳健且有影响力的机器学习（ML）：我们寻求开发能够在各种环境下稳定工作的ML模型，以确保技术的有效性和可靠性。
b) 计算方法改善健康公平性：通过创新的计算方法，我们致力于解决健康不平等问题，为所有人提供更公平的医疗服务。
c) 女性健康和/气候健康的人工智能：我们探索AI在女性健康和气候健康领域的应用，以期提高相关领域的研究和实践水平。
招生信息： 感兴趣的学生可以通过加州大学伯克利分校的计算机科学与电气工程与计算机科学系（EECS）或公共卫生学院（CPH）申请加入CHEN实验室。申请链接为：irenechen.net/join-lab/。
实验室文化与期望：
•学生发展：博士生的目标是发展自己的研究方向和独立工作所需的技能。我们鼓励学生探索广泛的领域，通过课程学习或参与科学文献来发展计算成熟度，并精炼他们的“研究品味”。•研究理念：我们是一个跨学科团队，旨在开发机器学习和其他计算方法，将医疗保健转变为一个更以患者为中心和更公平的系统。•会议：与学生的会议是我工作中最喜欢的部分之一，我期待与学生讨论论文或深入探讨想法。根据学生的新入实验室或研究方向，会议频率会有所不同。•团队结构：实验室目前有三名博士生（其中一名由共同指导）和几名本科生。学生的兴趣从自然语言处理到气候变化，再到治疗方案规划不等。我们鼓励但不强制学生在伯克利分校或旧金山分校的校园内亲自工作，以促进交流和同伴指导。•多样性与包容性：我们庆祝实验室团队的多样性和技能共享所能创造的创新。我们鼓励学生将他们完整的自我带到工作中，特别是学生兴趣、背景和观点的差异。
Irene Chen教授作为导师，致力于培养下一代研究人员，并为他们提供专业发展支持，帮助他们在学术界、工业界、初创企业、公共政策或其他领域找到博士后工作。实验室提供一个充满创新和技能分享的环境，鼓励学生提出建议或关注点，共同克服研究的挑战。加入CHEN实验室，与我们一起在机器学习与健康公平的交叉领域创造影响力。
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