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清华大学李国齐老师博士生/博士后招生招聘启事
博士研究生招生
从2017年起,清华大学博士研究生采取申请审核制,应届本科毕业生、应届硕士毕业生或工作人士均可申请。如果你成绩优秀,有好的科研成果,具有较强的数学和编程功底,并对人工智能、类脑智能和复杂网络等领域有极大兴趣,立志于在学术界、产业界成就一番事业,欢迎报名申请清华大学类脑计算中心博士研究生。
清华大学类脑计算研究中心的优势:
1. 科研实力雄厚。清华大学类脑计算中心是国内第一家类脑智能领域的交叉研究中心,由来自精密仪器系、自动化系、计算机系、生物医学系等七个院系的顶尖学者组成,在海内外高校相关领域位居前沿。
2. 科研方向广阔。清华大学类脑计算中心研究领域涉及信息、物理、数学、材料及生命学科,覆盖了新一代信息技术及人工智能的各个研究方向。
3. 科研文化氛围自由。清华类脑计算中心博士生可以自由选择自己感兴趣的研究方向,和中心的各位老师都可以平等自由的交流。
4. 发表一流高水平论文为导向,同时和人工智能产业界紧密结合, 提供多种国际交流机会。中心的博士生通过博士阶段的训练,将来无论是继续从事学术研究,还是进入工业界,都具有良好的竞争力。
中心为博士生提供充裕的经济补贴,感兴趣的同学请将下列材料发给李国齐老师 liguoqi@mail.tsinghua.edu.cn
(1) 简历
(2) 本科/硕士成绩单(照片或扫描件均可)
(3) 其他能证明科研或学习能力的材料(如发表学术论文或数模竞赛论文等)
博士后职位招聘
申请清华大学类脑计算中心博士后职位可通过如下三种方式:
一:清华大学博士后支持计划(国外)
要求:近三年内在国外(境外)世界排名前100的高校获得博士学位,且尚未回国工作的博士毕业生,年龄在31岁周岁(含)以下。
待遇:
- 基本年薪10.5万
- 学校统一评选确定资助额度两年60万、40万、30万
- 出站带北京个人及家庭户口指标
- 可申请博士后公寓
- 子女入园、入学
- 保险,住房公积金
- 类脑计算中心博士后生活补贴
二:清华大学博士后支持计划(国内)
要求:“博士后创新人才支持计划”入选者,或近一年内在国内985高校获得过本校或者本省“优秀博士毕业生”称号的博士毕业生,年龄在31周岁(含)以下。
待遇:
- 基本年薪10.5万
- 资助额度两年50万(“博士后创新人才支持计划”入选者)、30万(优秀博士毕业生)
- 出站带北京个人及家庭户口指标,
- 可申请博士后公寓
- 子女入园、入学
- 保险,住房公积金
- 类脑计算中心博士后生活补贴
三:清华大学类脑计算研究中心博士后
要求:申请面谈
待遇:
- 年薪30万
- 出站带北京个人及家庭户口指标
- 可申请博士后公寓
- 子女入园、入学
- 保险,住房公积金
博士后研究方向
方向一: 复杂网络与复杂系统 Complex networks and complex systems
Required skills:
- Extensive research experiences and solid background knowledge in control theory and/or complex systems or related areas.
- Research experiences and background knowledge in algorithm design and computing techniques.
- Have the passion for research and publications in top journals.
- Strong written and oral communication skills.
Preferred skills
- Familiar with optimization theory
- Familiar with graph theory
- Research experiences on mathematical modelling and multi-agent simulations of social or engineering complex systems
- Solid knowledge of data processing and data analysis.
方向二: 类脑计算理论和应用 Brain inspired computing theory and applications
Required skills:
- Extensive research experiences and solid background knowledge in artificial intelligence and/or machine learning and/or deep learning or related areas.
- Research experiences and background knowledge in algorithm design and computing techniques.
- Have the passion for research and publications in top journals.
- Strong written and oral communication skills.
Preferred skills
- Familiar with one of the following neural network frameworks: MXNet, TensorFlow, Torch, Caffe and T
- Familiar with deep reinforcement learning.
- Familiar with computer vision.
- Solid knowledge of data processing and data analysis.
- Hard working and ambitious to advance the state-of-the-art in Brain-Inspired Computing.
Interested candidates are invited to send their applications (with a resume; please include a publication list in their resumes) to Dr. Guoqi Li at liguoqi@tsinghua.edu.cn