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Annuaire 2024 des diplômés BAIR – Profils et contacts PhD
Source: bair.berkeley.edu

Annuaire 2024 des diplômés BAIR – Profils et contacts PhD

Berkeley NLP

Sources: http://bair.berkeley.edu/blog/2024/03/11/grads-2024, http://bair.berkeley.edu/blog/2024/03/11/grads-2024/, BAIR Blog

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Vue d’ensemble

L’annuaire des diplômés BAIR 2024 est une collection structurée des diplômés PhD du BAIR Lab qui ont repoussé les frontières de la recherche en IA et qui envisagent des opportunités dans le monde académique, l’industrie et au-delà. L’annuaire souligne que les profils contiennent des intérêts de recherche, les directeurs (ou superviseurs) et des informations de contact, afin de faciliter la découverte et le recrutement par des institutions académiques, des organisations de recherche et des partenaires industriels. Le texte reconnaît l’inspiration venue du Stanford AI Lab et invite à des collaborations intersectorielles. Les profils couvrent des domaines tels que l’apprentissage profond, la robotique, le NLP, la vision par ordinateur, la sécurité, et d’autres domaines, reflétant la diversité des travaux de doctorat au BAIR. Exemples de profils présents dans cet annuaire incluent :

  • Abdus Salam Azad — Email: [email protected]; Site: https://www.azadsalam.org/; Directeurs: Ion Stoica; Vision de recherche: Environment Generation / Curriculum Learning pour l’entraînement d’agents autonomes par Reinforcement Learning; actuellement agents autonomes basés sur des LLM. Intérêts professionnels: Chercheur Scientist, ML Engineer.
  • Alicia Tsai — Site: https://www.aliciatsai.com/; Directeurs: Laurent El Ghaoui; Vision de recherche: modèles implicites profonds et représentation unifiée de l’espace d’états; défis d’entraînement en apprentissage profond; applications possibles en NLP et sciences naturelles. Intérêts professionnels: Chercheur Scientist, Applied Scientist, Machine Learning Engineer.
  • Catherine Weaver — Site: https://cwj22.github.io; Directeurs: Masayoshi Tomizuka, Wei Zhan; Vision de recherche: algorithmes ML et contrôle pour la course autonome dans Gran Turismo Sport; utilisation de jeux de données hors ligne pour améliorer l’efficacité des échantillons. Intérêts professionnels: Chercheur Scientist, Ingénieure en Robotique/Contrôle.
  • Eliza Kosoy — Site: https://www.elizakosoy.com/; Directeurs: Alison Gopnik; Vision de recherche: intersection développement enfant et IA; benchmarks pour LLMs inspirés du développement enfant; UX et IA; stage chez Google sur AI/UX. Intérêts professionnels: Chercheur Scientist, UX Researcher, Éducation et IA. L’annuaire sert de passerelle entre les collaborateurs potentiels et les recruteurs avec des diplômés du BAIR PhD, en offrant des canaux de contact directs et des liens vers des sites personnels ou profils professionnels. Il s’agit d’une ressource pour les institutions recherchant une expertise en IA et pour l’industrie en quête de talents pour des postes de recherche, d’ingénierie ou de leadership intellectuel.

Caractéristiques clés

  • Les profils de chaque diplômé contiennent des intérêts de recherche, les directeurs et les informations de contact (e-mail et site).
  • Chaque profil comprend généralement un résumé de recherche décrivant l’objectif principal du travail de doctorat.
  • Les informations de contact permettent un outreach direct et des collaborations potentielles.
  • L’annuaire couvre un large éventail de domaines de l’IA (apprentissage profond, robotique, NLP, vision, sécurité).
  • L’objectif est clairement tourné vers le recrutement, facilitant les connexions avec la nouvelle génération de chercheurs en IA.
  • L’annuaire est présenté comme une vitrine annuelle des diplômés.
  • L’idée vient d’un échange avec le Stanford AI Lab, renforçant les échanges interinstitutionnels.

Cas d’utilisation courants

  • Collaboration académique: identifier des coéquipiers potentiels pour des propositions, des articles ou des projets supervisés.
  • Recrutement: industrie et laboratoires recherchant des talents diplômés pour des postes de chercheur, ingénieur ML ou ingénieur robotique.
  • Réseautage: entrer en contact avec les diplômés pour des conférences, des discussions de collaboration ou des opportunités de mentorat pour les étudiants.
  • Intelligence sur les talents: analyser les trajectoires et les intérêts pour éclairer les stratégies de recrutement et les programmes.

Configuration & installation

Non applicable: pas d’installation nécessaire pour l’annuaire des diplômés BAIR.

Démarrage rapide

# Démarrage rapide : récupérer et prévisualiser la page de l’annuaire
curl -sL https://bair.berkeley.edu/blog/2024/03/11/grads-2024/ | head -n 20

Avantages et inconvénients

  • Avantages:
  • Vitrine publique et centralisée des diplômés BAIR PhD et de leurs domaines de recherche.
  • Accès direct aux e-mails et sites personnels pour le contact.
  • Couverture étendue des sous-domaines de l’IA et de leurs applications.
  • Processus simple pour les institutions et l’industrie afin de découvrir des talents.
  • Inconvénients:
  • Le contenu est limité aux diplômés BAIR et peut ne pas représenter tous les talents pertinents en IA.
  • Les profils varient en profondeur et en complétude selon les mises à jour individuelles.
  • Pas une base de données structurée; la découverte dépend de la navigation manuelle.

Alternatives (comparaisons rapides)

  • Les annuaires de diplômés d’autres laboratoires académiques (par exemple Stanford AI Lab) qui servent d’inspiration et qui encouragent les collaborations interinstitutionnelles. Le BAIR mentionne explicitement Stanford AI Lab comme source d’inspiration.
  • D’autres pages de laboratoires universitaires proposant des profils similaires mais avec des formats et des champs différents.

Prix ou License

Non spécifié.

Références

More resources