騰訊AI Lab聯合培養博士生項目

「全球人工智慧」擁有十多萬AI產業用戶，核心用戶來自：北大，清華，中科院，麻省理工，卡內基梅隆，斯坦福，哈佛，牛津，劍橋......以及谷歌，騰訊，百度，臉譜，微軟，阿里，海康威視，英偉達......等全球名校和名企。

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騰訊AI Lab匯聚了一批世界一流的人工智慧科學家，他們不但擅長學術研究，對工業界的應用趨勢也有著深入的洞察。AI Lab的資深科學家願意與學術界知名導師一起，聯合培養人工智慧各領域研究型人才，為人才生態建設做出積極的貢獻。

面向對象

機器學習、計算機視覺、語音識別、自然語言處理領域，具體研究方向與騰訊AI Lab研究方向一致的在校博士生。

提供支持

-騰訊AI Lab科學家聯合指導。 -在騰訊AI Lab為期一年的訪問機會。 -獎學金。

申請方式

AI Lab研究領域

計算機視覺

追蹤和研究最前沿的計算機視覺理論與演算法，依託人工智慧和大數據的支持，賦予計算機接近乃至超越人類視覺系統的能力，提升計算機完成各類視覺任務的水平，探索計算機在最新領域中的應用。

主要研究分支：圖像視頻的分析、理解與編輯，人臉的檢測與識別，物體的檢測、跟蹤與分類，3D視覺，基於視覺的增強學習等。

語音識別

基於聲學模型和語言模型, 創建一個智能的"機器聽覺系統" 和"機器會話系統", 讓機器能"聽懂"人類語言, 並理解語言中包含的信息從而達到真正的人機"對話"。

主要研究分支：語言前端處理、聲學模型/語言模型的建立、語言解碼和語音合成等。

自然語言處理

賦予計算機系統以自然語言文本方式與外界交互的能力(即讓計算機能夠"讀懂"自然語言文本，並能夠用自然語言文本的方式"表達"自己的"思想")，追蹤和研究最前沿的自然語言文本理解和生成技術，孵化下一代自然語言處理技術與商業應用場景。

主要研究分支：語義分析、知識推理、智能問答、機器翻譯等。

機器學

研究前沿的機器學習理論及演算法，研發和部署大規模機器學習/深度學習系統。在大數據和互聯網背景下，探索其在社交網路、廣告推薦，行業大數據，智能遊戲，以及基於感知和決策的AI等方向的應用 。

主要研究分支：機器學習理論，優化演算法，大規模分散式計算，異構平台，以及創新監督，半監督，和增強機器學習演算法的研究。

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