厉害了!周志华教授当选欧洲科学院外籍院士

作者 | 周翔,鸽子

对周志华教授来说,最近真是忙得不可开交。

8月底,在澳大利亚墨尔本举行的 IJCAI 上,南京大学周志华教授当选 IJCAI 2021 的程序委员会主席。据悉,这是中国内地首位担任此职位的学者。

近日,欧洲科学院公布 2017 年院士增选结果,周志华教授又当选欧洲科学院外籍院士。

让我们来看看欧洲科学院是何方神圣。

据南京大学新闻网报导,欧洲科学院(The Academy of Europe)由欧洲35国科学部长倡导创立,并由英国皇家学会等代表欧洲最高学术水平的国家科学院共同发起,是国际上跨地域和学术领域最广泛、学术地位最高、影响最大的科学组织之一。

欧洲科学院院士主要从欧洲各国科学院院士中选出,代表欧洲人文和自然科学界最优秀的科学精英和学术权威。院士候选人选拔过程严格,首先由来自不同国家的院士推荐到科学部,经学部初审后推荐到提名委员会进行通讯评审,最后由欧洲科学院的专门委员会审核通过。欧洲科学院目前有3700余位院士(其中100余位外籍院士),包括73位诺贝尔奖获得者、6位图灵奖获得者、15位菲尔兹奖获得者等。(AI科技大本营注:给周志华教授一个大写的服!)

资料显示,目前欧洲科学院当选的华人外籍院士共有11名,除刘康教授外,理工科类有中国科学院院士、上海交通大学医学院教授、前卫生部长、现任全国人大副委员长陈竺,中国科学院院士、大连化学物理研究所研究员李灿,清华大学化学系教授帅志刚,爱尔兰都柏林大学食品科学教授孙大文,东南大学数学系曹进德教授,中国科学院院长白春礼院士;文科有上海交通大学致远讲席教授、教育部长江特聘教授王宁、南京大学中美文化中心主任、教育部长江特聘教授何成洲、香港城市大学教授张隆溪等。

而周志华教授目前是南京大学计算机系副主任、软件新技术国家重点实验室常务副主任,主要从事人工智能、机器学习与数据挖掘领域的研究,著有《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》《机器学习》等。作为一个完完全全的本土学者,周志华教授此次当选欧洲科学院外籍院士,更是意义重大。

开挂人生

接下来,让我们看看周志华教授的开挂模式。

周志华于1996年6月、1998年6月和2000年12月在南京大学计算机科学与技术系获学士、硕士和博士学位。

  • 2001年1月起留校任教,2002年3月被破格聘任为副教授,2003年29岁获国家杰出青年科学基金,随后被聘为教授,2004年4月获博士生导师资格,2006年入选教育部长江学者特聘教授。2007年南京大学创建机器学习与数据挖掘研究所(LAMDA),2010年11月周志华任软件新技术国家重点实验室常务副主任,2013年5月任计算机系副主任。
  • 2012年,周志华当选IEEE Fellow(国际电气电子工程学会会士)和IAPR Fellow (国际模式识别学会会士);
  • 2013年,当选中国计算机学会(CCF)会士 ;
  • 2013,成为大陆高校首位当选ACM杰出科学家的学者;
  • 2016年,当选AAAI Fellow(国际人工智能学会),成为我国大陆第一位,也是此次入选的唯一来自美欧之外的学者,并且是唯一在中国大陆取得博士学位的AAAI Fellow 。
  • 2016年11月,当选美国科学促进会会士(AAAS Fellow) 。
  • 2016年12月,当选美国计算机学会会士(ACM Fellow),成为第一位在中国大陆取得全部学位的ACM Fellow 。
  • 2017年2月,当选人工智能领域顶级学术会议 AAAI 2019 程序委员会主席,是该会议自1980年成立以来首位华人主席、也是首次由美欧之外国家的学者出任主席 。

(以上资料来自百度百科)

迄今,周志华教授在计算机领域一流国际期刊和顶级国际会议共发表论文 200 余篇;获发明专利18项。论著被六十余个国家和地区的研究人员引用逾两万五千次,H-index 78,被列入计算机领域H-index最高的前100位学者。获2013年度国家自然科学二等奖(排名第一),2005、2011年度教育部自然科学一等奖(排名第一),14次获国际期刊/会议的论文、报告或竞赛奖,40余次应邀在国际学术会议做特邀大会报告。

看看这荣誉...

  • ACM Fellow(2016)
  • AAAS Fellow(2016)
  • AAAI Fellow(2016)
  • IEEE数据挖掘杰出服务奖 (2016)
  • PAKDD 卓越贡献奖(2016)
  • 2013年度国家自然科学二等奖 (2014)
  • ACM杰出科学家 (2013)
  • IEEE计算智能学会杰出青年成就奖 (2013)
  • 中国计算机学会会士 (2013)
  • IEEE Fellow (2012)
  • IAPR Fellow (2012)
  • 2011年度教育部自然科学一等奖 (2012)
  • IET/IEE Fellow (2010)
  • 霍英东青年教师奖一等奖 (2010)
  • 新世纪百千万人才工程国家级人选 (2009)
  • 中国IT十年杰出青年 (2008)
  • 江苏省333工程中青年科技领军人才 (2007)
  • 中国青年科技奖 (2006)
  • 微软青年教授奖 (2006)
  • 国务院政府特殊津贴 (2006)
  • 2005年度教育部自然科学一等奖 (2006)
  • 江苏省十大杰出青年 (2004)
  • 全国优秀博士学位论文 (2003)
  • 中创软件人才奖 (2002)

老师牛,学生也自然表现出色。

截至目前,周志华教授所培养的学生中,1人获全国优秀博士学位论文奖,8人获中国计算机学会优秀博士学位论文奖,多人获江苏省优秀博/硕士学位论文奖。

经周志华教授指导的研究生组队获得2006年度及2012年度PAKDD国际数据挖掘竞赛总冠军。其指导的研究生7人获“微软学者”奖,多人获国家奖学金、IBM英才奖、百度奖学金等。

由周志华教授主讲的数据挖掘课程被评为江苏省优秀研究生课程,本科生机器学习导论课程课堂爆满。

看到这里,你会不会迫不及待想投身这位大牛的门下呢?

如何能成为周志华的学生?

OK,说到拜周大神为师,这里就不得不多提一下 LAMDA 。

LAMDA 隶属于计算机软件新技术国家重点实验室和南京大学计算机科学与技术系,负责人是周志华教授。

" LAMDA" 的含义是 "Learning And Mining from DatA".。LAMDA 的主要研究兴趣包括机器学习、数据挖掘、模式识别、信息检索、演化计算、神经计算,以及相关的其他领域. 目前的主要研究内容包括:集成学习、半监督与主动学习、多示例与多标记学习、代价敏感和类别不平衡学习、度量学习、降维与特征选择、结构学习与聚类、演化计算的理论基础、增强可理解性、基于内容的图像检索、 Web 搜索与挖掘、人脸识别、 计算机辅助医疗诊断、生物信息学等。

在“南京大学LAMDA(周志华)组的实力如何?”这一问题下,排名最高的知乎用户@张晨麟(https://www.zhihu.com/people/zhang-chen-lin-85)表示,在机器学习的方面,LAMDA 应该是国内最好的两个 Lab 之一,另外一个则在 THU。而其他答案也都是各种褒奖,可见其实力。

如果想进入 LAMDA,成为周志华老师的学生,很可惜,每年的提交申请材料的时间截止到 5 月份,而面谈的时间则在 6 月份,也就是说,今年的时间窗口已经过去。

不过,如果您有兴趣到南京大学计算机科学与技术系攻读学位,并且希望选择周志华教授作为攻读学位期间的导师,那么周志华教授列出的这 7 条注意事项或许值得你好好读一下:

1、在和我联系之前,请先认真考虑:

  • 您是否对我目前的研究方向(可以参考我最近的论文, 以及 我的研究组主页)感兴趣?研究工作可能是充满挫折的,如果没有高度的兴趣,可能会很痛苦。
  • 您是否有较大的经济负担?一边要为生计发愁,一边要全身心地投入研究工作,对常人来说基本上是不可能的。因此,如果您有较大的经济负担,进入我的研究组可能不是一个好的选择。

2、如果您准备申请硕博连读,则相对只申请硕士生而言,我可能要对您进行更深入一些的考查。一般来说,我建议您先申请硕士生,如果您在和我一起从事一段时间(一到两年)的研究工作后,仍然希望由我作为您攻读博士学位的导师,那么您可以再提交博士生的申请。在我指导下攻读博士学位通常意味着您希望以学术作为职业生涯,我建议您在对学术生涯以及和我一起从事研究工作的情况有一定了解之后,再做这样重大的决定。

3、在我选择未来的硕士生时,优秀的本科成绩(特别是数学类课程的成绩)会有较好的影响。一般来说,您最好具有较好的数学基础、较好的编程能力(MATLAB、JAVA、C/C++)、较好的英文水平(能够不太困难地阅读专业文献);此外,您最好乐观开朗、积极主动,有坚韧不拔的毅力,思维清晰、逻辑性强,具有良好的表达能力。但上述要求并不是绝对的,实际上,最重要的是我觉得您有很好的研究潜质(遗憾的是,我很难对此给出具体的描述)。

4、在我选择未来的博士生时,研究背景和可塑性将有决定性的影响。一般来说,您最好已经参与过比较前沿的研究工作、对某个研究内容有较深入的理解、具有良好的发表记录、能够较流畅地撰写英文论文、能够较自如地做研究报告,并且对在我指导下可能从事的研究工作有较清楚的认识。

5、建议您提前一年与我联系。例如,如果您打算在2016年秋季入学,那么您大概应该在2015年5月-6月(具体时间请见这里;具体申请流程请见 这里)申请:

  • 首先,您需要通过Email发送:1) 简历,2) 研究动机说明。请在简历中清楚地写明您的个人情况、学习经历(申请硕士生需提供扫描的本科成绩单)、工作经历、科研经历、发表论文情况以及您认为有助于增进我对您的了解的其他情况;在研究动机说明中,请用一页A4纸的篇幅描述您的研究动机。(请注意:您传送的最好是中文版PDF文件)
  • 如果您提供的材料使我产生了兴趣,我将会通过Email和您确定一个面谈时间(所有最终被接纳的学生都需要经历面谈)。如果您在外地,也许可以在我参加学术会议时安排面谈。建议您最好是以平常状态进行面谈,不需刻意地为面谈做准备。面谈之后您被我的研究组接受并不意味着成功,反之也不是失败,这只是我们在根据以往的经验帮助您判断,您是否适合我的研究组以及我的研究组是否适合您。如果走上合适的轨道,您的才能更可能得到最大的发挥;如果勉强地走上不合适的轨道,对您的未来可能利少弊多。
  • 请注意,即使在面谈后我表示乐意接纳您,您仍然需要通过正常的研究生入学考试获得南京大学计算机科学与技术系的博士生/硕士生入学资格(或获得保送资格)。
  • 最近几年有若干位通过面谈的学生没有成功获得入学资格(例如考研不成功),这种情况出现时,我的研究组有可能会在第2年的3月-4月另外招募学生。如果您错过了上年5月-6月提交申请的时间,那么可以在此时提交申请,申请流程和上述相同。

6、如果您认识我的亲友或同事,建议您不要通过他们与我联系,那样反倒会对您造成不好的影响。最好的方式是直接与我本人联系。

7、您与我联系的最佳方式是Email,通常我会在2、3天内回复(出差时可能会耽搁一些时间)。另外,我不希望您在没有预约的情况下直接闯入我的办公室,因为这将使我难以进行研究工作。

附:往届学生有多牛

http://lamda.nju.edu.cn/CH.previous_people_alumni.ashx

本文分享自微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-09-09

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏PPV课数据科学社区

有趣的网购行为数据分析

京东商城通过深度分析8000多万用户的真实购买行为,通过一系列的数据,揭秘网购群体的购物习惯。其中有不少统计是非常有趣的。像送礼物这一块,送男友与送丈夫基本相当...

53280
来自专栏PPV课数据科学社区

警察叔叔是怎么用大数据来思考与实践的

近年来,伴随着全国各地公安机关信息化的迅猛发展,数据共享和深化应用的需求空前高涨。但是,随着数据的汇聚和数据量的爆炸式增长,传统的数据库和数据仓库技术出现了诸多...

37690
来自专栏PPV课数据科学社区

AI时代就业指南:商业分析师的前世今生

大数据时代,诞生了很多新兴岗位和就业机会。商业分析、数据分析、数据挖掘、数据科学.....一时间把大家弄得云里雾里,傻傻分不清的情况下干脆把这些人都叫“搞大数据...

45970
来自专栏PPV课数据科学社区

2 个月如何从小白到 Python 高手,牛津大学博士带你飞!

Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小...

51260
来自专栏目标检测和深度学习

腾讯数平精准推荐 | OCR技术之检测篇

在过去的数年中,腾讯数平精准推荐(Tencent-DPPR)团队一直致力于实时精准推荐、海量大数据分析及挖掘等领域的技术研发与落地。特别是在广告推荐领域,团队自...

71140
来自专栏PPV课数据科学社区

神奇的数据挖掘

谈到BI,就会谈到数据挖掘(Data mining)。数据挖掘是指用某些方法和工具,对数据进行分析,发现隐藏规律并利的一种方法。下面我们将通过具体的例...

41560
来自专栏PPV课数据科学社区

数据分析经典语录

【数据分析三字经】①学习:先了解,后深入;先记录,后记忆;先理论,后实践;先模仿,后创新; ②方法:先思路,后方法;先框架,后细化;先方法,后工具;先思考,后动...

48560
来自专栏PPV课数据科学社区

数据挖掘是“神马”

关于数据挖掘的作用,Berry and Linoff的定义尽管有些言过其实,但清晰的描述了数据挖掘的作用。“分析报告给你后见之明 (hindsight);统计分...

27130
来自专栏PPV课数据科学社区

【重磅推荐】如何在零售业中用好大数据

一、“大数据”的商业价值 1、对顾客群体细分 “大数据”可以对顾客群体细分,然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一...

36350
来自专栏PPV课数据科学社区

数据挖掘之用户细分的三大维度

一般来说,细分可以根据三个方面的考虑来进行: 1. 外在属性 如用户的地域分布,用户的产品拥有,客户的组织归属——企业用户、个人用户、政府用户等...

30130

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券

年度创作总结 领取年终奖励