Bourse d’études : Bourse d’études complète
Diplôme : BS, MS
Nationalité : Étudiants internationaux
Localisation : USA
Dates limites d’inscription : Automne 2022
Description de la bourse d’études :
Le Dr Hao Wang a obtenu son doctorat de l’Université de Toronto, au Canada, en 2020, et son BSc et son MSc de l’Université Jiao Tong de Shanghai en 2015 et 2012 respectivement. Ses recherches portent sur les systèmes distribués à grande échelle, les systèmes d’apprentissage automatique, le cloud computing et les réseaux de centres de données, et il travaille sur l’optimisation des performances des systèmes distribués à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique pour accélérer les tâches d’analyse de données et d’apprentissage automatique à grande échelle. Ses recherches ont été publiées dans des conférences et revues universitaires de premier plan : INFOCOM, SoCC, NSDI, EuroSys, TPDS et ToN. Pour plus d’informations, veuillez consulter la page d’accueil de son mentor à https://www.haow.ca et le profil de son laboratoire à https://www.haow.ca/joinus.html.
L’université d’État de Louisiane est une université de premier rang dans la région sud des États-Unis et l’université phare la plus appréciée des Louisianais. C’est l’une des rares universités des États-Unis à avoir obtenu du gouvernement le statut de land-grant, sea-grant et space-grant pour ses travaux de recherche. L’université s’étend sur plus de 8 millions de mètres carrés et est reconnue comme l’un des 20 plus beaux campus universitaires du pays.
Matières disponibles :
Systèmes distribués et apprentissage automatique
Critères d’éligibilité :
La préférence sera donnée aux étudiants ayant les antécédents suivants.
- Familiarité avec la programmation dans un environnement Linux, avec une formation en systèmes d’exploitation informatique et en réseaux.
- Connaissance de la théorie des algorithmes d’apprentissage automatique, expérience en apprentissage profond ou en apprentissage par renforcement, maîtrise des cadres d’apprentissage automatique TensorFlow/PyTorch/MXNet.
- Connaissance des systèmes informatiques distribués, familiarisation avec les détails internes des systèmes Hadoop/Spark.
Procédure de candidature :
Veuillez envoyer votre CV, tous vos relevés de notes (pour les étudiants en master, veuillez fournir les relevés de notes de la licence et du master), ainsi que vos résultats au TOEFL/IELTS et au GRE à [email protected].
