英国癌症研究剑桥研究所Hana Aliee课题组博士招聘中（15.12截止）

研究方向

生物医学基础发现的生成建模

实验室

在 Aliee 实验室，我们的目标是通过推进机器学习来解决生物医学中的一些基本问题。我们开发的模型来表示和推理复杂的生物系统，从而能够以所需的方式改变系统行为的预测和干预。

这项工作的核心是开发概率生成模型和反事实推理框架，以揭示潜在机制并实现原则性假设检验。我们的目标是推进高维多模态数据中的表示学习和因果推理理论，最终将严格的机器学习基础与生物学发现结合起来。

项目详情

该博士项目将有助于开发用于多模态数据表示的生成模型。主要目标包括提高这些模型的可推广性、可解释性、推理和因果基础，开发具有生物学意义的正则化和归纳偏差的新优化算法，并结合先前的生物学知识以增强其预测和解释能力。

在广泛的机器学习领域开展工作，包括生成建模（例如扩散模型、流匹配、自监督和自回归方法）、因果机器学习、图神经网络、动态系统建模（例如神经常微分方程和 SDE）、可识别性和可解释性、大型语言和序列模型以及多模态数据集成。

要求

在机器学习方面拥有深厚的背景、扎实的编程技能，并且对将他们的研究应用于生物学和医学问题有浓厚的兴趣，以加入我们的跨学科团队。不需要先验生物学或医学知识。

申请人将拥有计算机科学、数学或类似计算领域的理学士学位/硕士学位。

申请

Portal：https://www.postgraduate.study.cam.ac.uk/courses/directory/cvcrpdmsc

成绩单

英语能力证明（如适用）

两位学术推荐人详情

简历/简历

建议在申请之前先联系PI Hana Aliee：ha609@cam.ac.uk

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