项目介绍
Dr. Foster 现任微软研究院新英格兰(及纽约)首席研究员，是强化学习组成员。他将于2027年1月加入加州大学伯克利分校 (Berkeley)，担任电子工程与计算机科学系和统计系助理教授。此前，他曾在麻省理工学院 (MIT) 数据科学基础研究所从事博士后研究。他于2019年在康奈尔大学 (Cornell) 计算机科学系获得博士学位，导师为 Karthik Sridharan；2014年在南加州大学 (USC) 获得电气工程学士和硕士学位。他的研究方向是从经验中学习的智能体与系统的科学和理论基础。他目前最感兴趣的方向包括：理解和改进基础模型流水线：从预训练到后训练再到测试时，特别是作为构建交互式学习系统和智能体的基础；以及交互式决策的统计与计算基础，包括强化学习和模仿学习。过去，他也涉猎过机器学习、统计学及信息论、算法/复杂度、优化等相关领域，包括几乎所有理论方面。
所属院系：加州大学伯克利分校，电气工程与计算机科学系
项目时长：4 年
申请要求：
·具备计算机科学、人工智能、电气工程或数学背景；
·在强化学习、深度学习理论基础、基础模型以及交互决策系统等领域有科研经验。
申请方式：按照导师要求，向导师发送邮件和证明材料。经过双向选择后，向院校递交申请。
