某机构与南加州大学联合成立的"安全可信机器学习中心"（2021年1月设立，致力于机器学习隐私、安全与可信度的基础研究）近日宣布评选出2022-23学年三位亚马逊机器学习学者。获奖博士研究生将获得该中心提供的研究资助，并接受某机构科学家的专业指导。

评选委员会对提名质量表示高度赞赏，指出获奖者的研究有助于解决人工智能领域最严峻的挑战，推动创新成果普及，并培养未来AI领军人才。据悉，本届奖学金申请数量较上年增长约50%，候选人的卓越研究成果令人印象深刻。

三位获奖者及其研究方向如下：

  1. Yunhao Ge
  2. 南加州大学计算机科学系三年级博士生，导师为Laurent Itti教授。研究方向聚焦机器学习与计算机视觉，致力于构建更可解释、可信的AI系统。其博士论文主要研究机器学习公平性问题。
  3. Sina Shaham
  4. 南加州大学计算机科学系三年级博士生，师从Cyrus Shahabi教授。研究重点为机器学习中隐私与公平性的交互关系及其在地理空间数据中的应用，曾在社交媒体公平性领域开展研究并发表多篇相关论文。
  5. Jiao Sun
  6. 南加州大学计算机科学博士生，合作导师包括Xuezhe Ma等多位教授。其关于可信自然语言生成的论文在ACL 2021等顶级NLP会议获得最佳论文推荐，研究目标是推进最先进文本生成模型的实际应用。 南加州大学工学院院长表示，该项目的发展规模、学生参与度及学术贡献潜力令人瞩目，充分体现了校企合作的价值。该奖学金计划旨在支持机器学习领域创新研究，培养下一代人工智能科研人才。 更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公AI智能小助手）