美国西北大学Kaize Ding招24Fall Reliable AI/Graph ML/LLM博士生

主要观点总结

本文介绍了Kaize Ding博士的学术背景、研究方向、招生信息以及所在的西北大学的背景。Kaize Ding是西北大学统计学和数据科学助理教授，主要研究方向包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理等，特别是在图机器学习、数据高效学习和可靠人工智能等领域有深入研究。文章还涉及了Ding博士的导师学术简介、招生要求、申请方式以及西北大学的背景介绍和招生信息来源。

关键观点总结

关键观点1: Kaize Ding博士的学术背景介绍

Kaize Ding是西北大学统计学和数据科学助理教授，曾在美国亚利桑那州立大学获得计算机科学博士学位，并在北京邮电大学获得硕士和学士学位。

关键观点2: 研究方向及成果

Kaize Ding博士的主要研究方向包括数据挖掘、机器学习和自然语言处理，特别关注图机器学习等领域。他的研究成果发表在AAAI、EMNLP等顶级会议和期刊上，并获得多项著名奖项和荣誉。

关键观点3: 招生信息

Kaize Ding博士的招生要求包括本科或硕士为计算机、统计、电子应用、数学及相关专业背景，有较强的编程基础及动手能力，有学术热情和追求探索新的学术问题的动力等。申请方式需要发送邮件并附上相关材料。

关键观点4: 西北大学的背景介绍

西北大学是美国一所著名顶尖私校，在机器学习、数据科学等AI热门领域发展迅速。位于风景优美的芝加哥北郊Evanston。

文章预览

Kaize Ding是西北大学统计学和数据科学助理教授。在加入西北大学之前，于 2023 年在亚利桑那州立大学获得计算机科学博士学位，指导教授是Huan Liu教授。在此之前，获得了北京邮电大学 (BUPT) 的硕士和学士学位。 项目介绍 招生简介 研究方向：主要围绕数据挖掘、机器学习和自然语言处理，特别关注图挖掘/图机器学习、数据高效学习和可靠的人工智能 (1) Reliable Machine Learning (2) Resource-Efficient Machine Learning (3) Large Language Models/Foundation Models (4) Machine Learning on Graphs (5) Environmental AI。 导师学术简介 Ding博士的研究兴趣主要集中在数据挖掘、机器学习和自然语言处理，尤其关注图机器学习、数据高效学习和可靠人工智能。同时，热衷于开发知识引导的人工智能算法，以推动网络安全、信息检索和医疗保健等各个领域的高影响力应用。他的作品发表在顶级会议 ………………………………