加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的联合研究实验室现正接受2025年秋季入学的博士生申请。我们的研究重点是为医疗保健应用开发机器学习和人工智能方法。实验室隶属于加州大学伯克利分校/加州大学旧金山分校计算精准健康（CPH）项目，以及伯克利分校的电子工程与计算机科学（EECS）和统计学系。此外，我们的实验室还与伯克利人工智能研究实验室（BAIR）和目标机器学习与因果推断中心（CTML）有合作关系。
我们目前正寻找对以下三个研究方向感兴趣的博士生：
1.机器学习理论、统计学和因果推断（示例论文：NeurIPS 2024, NeurIPS 2023, AISTATS 2023）2.医学领域的大型视觉和语言模型（示例论文：NeurIPS 2024 - 1, NeurIPS 2024 - 2, ICML 2024, ICLR 2024, NeurIPS 2023）3.心脏病学应用的机器学习（示例论文：Nature Machine Intelligence 2021, PLOS 2019）
有兴趣的学生可以通过CPH、EECS或统计学系提交申请，并在申请中提及Ahmed Alaa教授的名字。我们的研究工作更多细节可以通过我们网站上的出版物页面了解：https://alaalab.berkeley.edu/publications/neurips-icml-iclr-publications。[1]
如果你对我们的研究感兴趣，并希望与我们联系，请不要犹豫，通过电子邮件amalaa [at] berkeley [dot] edu与Alaa教授联系。我们期待有志于在机器学习和人工智能领域做出贡献的学生加入我们的团队，共同推动医疗保健应用的进步。
References
[1]: https://alaalab.berkeley.edu/publications/neurips-icml-iclr-publications。
