Google PhD Fellowships 2024
Parnian Kassraie, Simon Meierhans und Lorenzo Noci, alle drei Doktorand:innen am Departement Informatik, sind mit dem Google PhD Fellowship ausgezeichnet worden. Das Fellowship-Programm wurde ins Leben gerufen, um Studierende im Doktorat zu unterstützen, die innovative Forschung in für die Informatik relevanten Bereichen betreiben. Herzlichen Glückwunsch!
Die Google PhD Fellowships unterstützen Doktorand:innen mit einem Stipendium und bringen sie mit einem Google Research Mentor zusammen. Das Programm zielt darauf ab, aussergewöhnliche und innovative Forschung in Bereichen zu unterstützen, die für die Informatik und verwandte Gebiete relevant sind.
Google PhD Fellows 2024
externe Seite Parnian Kassraie ist Doktorandin in der Gruppe von Professor Andreas Krause am Institut für Maschinelles Lernen. Sie interessiert sich für Statistik, Optimierung und Lerntheorie, oft im Zusammenhang mit sequentieller Entscheidungsfindung und Verstärkungslernen. Parnian schloss ihren Master an der ETH Zürich ab und hat einen doppelten Bachelor-Abschluss in Elektrotechnik und Informatik an der Sharif University of Technology absolviert.
externe Seite Simon Meierhans ist Doktorand in der externe Seite Gruppe von Professor Rasmus Kyng am Institut für Theoretische Informatik. Seine Interessen liegen im Bereich der Algorithmen und Optimierung. Simon ist besonders fasziniert von schnellen Graphenalgorithmen und ihren Beziehungen zur linearen Algebra. Gelegentlich beschäftigt er sich auch mit anderen Bereichen wie Deep Learning und High Performance Computing. Simon absolvierte sein Bachelor- und Masterstudium an der ETH Zürich.
Lorenzo Noci ist Doktorand in der Gruppe von Professor Thomas Hofmann am Institut für Maschinelles Lernen. Er interessiert sich für verschiedene Aspekte der Deep-Learning-Theorie, von der Initialisierung bis zur Trainingsdynamik, und konzentriert sich auf Skalierungsgrenzen für neuronale Netzwerke, insbesondere darauf, wie das Modell und seine Hyperparameter in grossen Systemen angepasst werden können. Lorenzo hat einen Master-Abschluss in Data Science von der ETH und einen Bachelor-Abschluss vom Politecnico di Milano.