北大人工智能方面的导师

为了方便您查找，我将从学院/机构和研究方向两个维度,为您梳理北京大学人工智能领域的知名导师。

主要学院与机构

北京大学的人工智能研究力量分布在多个学院和顶尖研究机构,各有侧重：

1. 信息科学技术学院：这是北大AI研究的主力军，拥有计算机科学技术系、智能科学系、电子学系等，师资力量最雄厚,研究方向最全面。
2. 前沿计算研究中心：一个跨学科的前沿研究机构，汇聚了顶尖的AI学者,专注于理论计算机科学和人工智能的交叉研究。
3. 王选计算机研究所：以中国计算机之父王先生命名，在自然语言处理、信息检索、数据库等领域享有盛誉。
4. 数学科学学院：提供AI所需的强大数学理论基础，在机器学习理论、优化算法、数据科学等方面有杰出学者。
5. 心理与认知科学学院：从认知科学的角度研究AI，在人机交互、认知建模、神经符号AI等方面有独特优势。
6. 智能学院：这是一个相对较新的学院，但整合了校内最强的AI资源，专注于智能科学与工程,是未来AI发展的核心力量之一。
7. 高可信软件技术教育部重点实验室（依托于信息科学技术学院）：在软件工程、AI安全、可信AI方面有深入研究。

按研究方向划分的知名导师

以下列举的导师都是在各自领域内具有国际影响力的领军人物或中坚力量，学术圈流动性较大，信息仅供参考,最准确的信息请以北京大学官网为准。

机器学习与深度学习

• 周志华 (虽然主要在南京大学，但与北大交流密切，是机器学习领域的“南周北张”之一,必提)
• 张长水 (信息科学技术学院)：机器学习、模式识别领域的泰斗，尤其在统计学习、核方法等方面有深厚造诣。
• 李晓明 (信息科学技术学院)：前计算机系主任，在机器学习、数据挖掘、开源软件领域有重要贡献。
• 黄铁军 (信息科学技术学院/前沿计算研究中心)：类脑计算、脉冲神经网络（SNN）领域的领军人物，提出“类脑计算新范式”。
• 胡卫明 (信息科学技术学院)：在机器学习、计算机视觉、生物特征识别等领域有广泛而深入的研究。
• 山世光 (信息科学技术学院)：计算机视觉、模式识别专家,尤其在人脸识别和表情计算方面成果卓著。
• 吴 健 (信息科学技术学院)：在机器学习理论、高维数据分析、稀疏学习等方面有杰出工作。

自然语言处理

• 万小军 (王选计算机研究所)：国内NLP领域的领军学者之一，在机器翻译、文本摘要、信息抽取等方面成果丰硕。
• 常宝宝 (王选计算机研究所)：在自然语言处理、计算语言学、机器翻译等领域有深厚积累。
• 赵 汀 (信息科学技术学院)：在自然语言处理、信息检索、机器学习交叉领域有重要贡献。
• 朱小凡 (信息科学技术学院)：在机器翻译、跨语言信息检索、NLP模型可解释性等方面有深入研究。

计算机视觉

• 黄铁军 (信息科学技术学院/前沿计算研究中心)：如上所述,在类脑视觉和脉冲神经网络方面是绝对权威。
• 山世光 (信息科学技术学院)：如上所述,人脸识别和计算机视觉领域的权威。
• 高 琦 (信息科学技术学院)：在三维视觉、计算机图形学、增强现实/虚拟现实领域有突出贡献。
• 黄 庆 (信息科学技术学院)：在计算机视觉、机器学习、多模态学习等领域有广泛研究。

机器人学与人工智能系统

• 刘 宏 (信息科学技术学院)：智能机器人与人工智能系统专家,曾任机器人学国家重点实验室主任。
• 侯迎忠 (信息科学技术学院)：在智能控制、机器人系统、嵌入式系统等领域有深入研究。
• 李 澄 (信息科学技术学院)：在机器人学、计算机视觉、人机交互等方面有重要工作。

AI理论、安全与社会

• 李 岩 (信息科学技术学院)：在人工智能伦理、AI治理、可解释AI（XAI）等领域有开创性研究。
• 陈 钟 (信息科学技术学院)：在软件工程、网络与信息安全、可信AI方面有深厚造诣。
• 李 戈 (信息科学技术学院)：在人工智能安全、鲁棒性、对抗性攻击与防御方面是国内的领军学者之一。

跨学科与交叉领域

• 吴 飚 (物理学院/定量生物学中心)：将物理、生物思想引入AI，在AI for Science、生物信息学、复杂系统等领域有重要贡献。
• 何生 (心理与认知科学学院)：从认知科学和计算神经科学角度研究智能,探索大脑的智能机制。
• 段凌宇 (生命科学学院)：利用AI技术（特别是深度学习）解决生命科学问题，是AI for Science的杰出代表。

如何查找和联系导师？

1. 访问学院官网：这是最权威的渠道，进入上述提到的各个学院和研究所的官方网站，通常在“师资队伍”、“教师名录”或“PI介绍”栏目中可以找到所有老师的详细信息,包括：

   • 个人主页：包含完整的个人简历、研究方向、发表论文、在研项目等。
   • 实验室主页：了解整个团队的研究方向和氛围。
   • 联系方式：通常提供工作邮箱。

2. 关注顶级会议和期刊：如果你是研究生或博士生，可以关注AI领域的顶级会议（如NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, AAAI等）和期刊（如JMLR, TPAMI等），北大导师的团队经常在这些地方发表最新成果,通过论文可以了解到谁在做什么前沿研究。

   
   （图片来源网络，侵删）

3. 利用学术网络：使用Google Scholar、DBLP、Semantic Scholar等学术搜索引擎,可以快速定位到某位导师的发表记录和学术影响力。

4. 联系学长学姐：这是非常有效的方式，通过知乎、贴吧、学术论坛或校友网络，可以联系到正在目标导师实验室就读的学生，他们能提供最真实、最贴近的内部信息，包括导师的指导风格、实验室氛围、招生偏好等。

重要建议

• 研究方向匹配：选择导师的首要标准是研究方向的高度匹配，仔细阅读导师近几年的论文,确保你对他的研究领域真正感兴趣并有潜力做出贡献。
• 邮件沟通：在联系导师前，务必做好充分准备，邮件应简洁明了，内容包括：自我介绍、学术背景、对导师研究领域的理解、为什么选择他/她、以及你的未来研究设想。
• 综合考量：除了学术能力，也可以适当了解导师的指导风格（是“放养式”还是“手把手”指导）、经费情况、实验室文化等,这些都会影响你的研究生涯。

希望这份详细的梳理能对您有所帮助！祝您在人工智能的学术道路上一切顺利！

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