Познакомьтесь с Санаэ Лотфи, аспирантом CDS, которая является одним из трех стипендиатов DeepMind, присоединившихся к нам в этом учебном году, 2020–2021.
DeepMind - ведущая исследовательская компания в области искусственного интеллекта, которая стремится решать реальные проблемы и продвигать научные открытия.
«Для меня большая честь получить стипендию DeepMind Fellowship. Мне очень повезло работать в разных средах и учиться у великих наставников на протяжении всей моей карьеры. Я уверен, что Центр науки о данных при Нью-Йоркском университете позволит мне продолжать делать то же самое. Очень рад присоединиться к CDS! » - Санаэ Лотфи
О прошлом Санаэ:
Санаэ родилась в Беррешиде, Марокко. Она прошла подготовительную программу в Марокко. Затем она поступила в CentraleSupélec во Франции, чтобы получить степень магистра прикладной математики. В течение первого года работы в CentraleSupélec она проходила летнюю стажировку в Лаборатории электронной микроскопии в Вене. Она работала там научным сотрудником и сильно заинтересовалась исследованиями. Благодаря двум стажировкам в области науки о данных в следующем году она решила сосредоточиться на исследованиях в области машинного обучения.
Санаэ была награждена Премией Академии наук и технологий имени Хасана-II за первое место по математике в открытом национальном конкурсе Академии наук по науке. Она также получила Стипендию правительства Франции за выдающиеся достижения за второе место на вступительном экзамене CentraleSupélec для иностранных студентов.
Текущие направления и исследования:
В настоящее время Санаэ заканчивает вторую степень магистра прикладной математики в Политехническом университете Монреаля. Она является членом Канадской кафедры исследований передового опыта в области науки о данных для принятия решений в реальном времени и Монреальской группы машинного обучения и оптимизации, а также бывшим членом Mila. Недавно в этом месяце она выиграла Премию McKinsey First Generation Achievement Award. В ее текущем исследовании исследуются стохастические алгоритмы оптимизации первого и второго порядка в машинном обучении с акцентом на методы адаптивной оптимизации. В более широком смысле, ее исследовательские интересы включают математику глубокого обучения, статистическое обучение, вероятностные генеративные модели и теорию вывода.
Жизнь вне учебы:
В свободное время Санаэ любит заниматься кикбоксингом, делать оригами, читать и смотреть теннис.
Автор: Эшли К. Макдональд
