丁凯泽，美国西北大学统计与数据科学系助理教授。在加入西北大学之前，他于2023年在美国亚利桑那州立大学获得计算机科学博士学位，师从刘欢教授。他的研究兴趣主要集中在数据挖掘、机器学习和自然语言处理，特别关注图机器学习、数据高效学习和可靠的人工智能。他的作品发表在顶级会议和期刊上(例如AAAI, EMNLP, IJCAI, KDD, NeurIPS, TheWebConf和TNNLS)，并获得了多个著名奖项和荣誉，包括AAAI New Faculty Highlights, SDM Best Posters Award, Best Paper Award at the Trustworthy Learning on Graphs workshop等。他还与谷歌大脑、微软研究院和亚马逊Alexa AI建立了密切的合作关系。
个人主页：
https://kaize0409.github.io/
以下是我在未来主要的研究方向，但如果你对其他领域有浓厚兴趣和想法，我也非常愿意与你一起探讨，共同学习：
1. Reliable Machine Learning
2. Resource-Efficient Machine Learning
3. Large Language Models/Foundation Models
4. Machine Learning on Graphs
5. Environmental AI
1. 本科或硕士为计算机，统计，电子，应用数学及相关专业，有较强的编程基础及动手能力；
2. 拥有学术热情和追求探索新的学术问题的动力；
3. 有良好的英语沟通能力；
4. 有过独立完成科研项目的经历（发表或者提交至少一篇相关领域论文或期刊）。
申请方式
请确保邮件依照并包含以下内容：
1. Subject: Prospective {position, e.g., Ph.D.} for {time, e.g., Fall 2024}
2. Brief background introduction
3. Research experiences
4. Why are you interested in working with me
并附上你的简历，成绩单以及英语成绩发送到：
kaizeding.nu@gmail.com
因为事情比较多，如果没有及时回复邮件请见谅。但我一定会尽量回复发来的每一封邮件和留言。
