自从BU搬入新大楼以来，第一批加入BU计算与数据科学学院的新成员来自地图各地，无论是科学上还是字面上。
“除了他们每个人在数据科学、机器学习和人工智能方面的特定奖学金为BU带来的东西之外，看到他们共同涵盖的应用范围令人惊讶，”计算和数据科学副教务长Azer Bestavros说。
他们所做的工作突破了许多应用程序的界限
在机器人、神经科学和认知科学、计算机视觉、遗传学、社交媒体和营销领域。他们的经验包括在普林斯顿，Microsoft和布罗德研究所的博士后培训。四重奏使CDS的核心教师达到15人。
“想想他们将带给我们课堂的各种思维和行为方式，真的很令人兴奋。我们的学生会喜欢他们，“Bestavros说，他是William Fairfield Warren杰出教授和艺术与科学学院计算机科学教授。
他说，更令人印象深刻的是将新教师引导到BU的非常不同的坡道和途径，以及他们将为CDS带来的生活体验。
乔希·彼得森（Josh Peterson）在一所社区大学开始接受教育，并制定了一个不存在的认知科学课程。奥尔多·帕奇亚诺（Aldo Pacchiano）在墨西哥城长大，并通过高中数学竞赛被介绍到美国的学术界。Jack Zhang最初在北京读生物学，然后转向数学，然后是计算机科学。Lisa Wobbes在荷兰尝试了政府工作，担任教育数据科学家，然后在来到BU之前为一家美国初创公司工作。
“这就是多样性的样子，”Bestavros说。
在来到波士顿大学担任终身助理教授之前，彼得森是普林斯顿大学计算机科学系的博士后。但他的学术之旅发现，他走得更远，不仅仅是两所顶尖大学之间的英里。
他从加利福尼亚州的Cool一路来到Comm Ave。 是的，没错，很酷。不是一种心态，而是萨克拉门托以东塞拉利昂山麓的一个实际小镇，目前人口约为2,500。
“我想我没有一种共同的教育轨迹，至少没有这种角色，”彼得森说。“这只是一个小镇，人们很少谈论大学，你不会真正遇到很多上过大学的人。这是你不一定计划的事情。我不知道仅仅选择你想成为一名科学家是人们真正做的事情，对吧？”
然而，在高中时，他开始专注于学习，并在福尔瑟姆湖学院学习了三年，保持了4.0分，并以告别演说家的身份毕业。他进入了加州大学戴维斯分校，最终设计了自己的认知科学专业，一路上自己学习编程。“我记得我问[我的导师]，比如，你知道，’申请研究生院是不是很疯狂？’”他的导师敦促他这样做，这使他进入了加州大学伯克利分校的博士课程。
“大约2014年至2016年是现代机器学习的初步兴起。所以我看到这与人类学习有一些相似之处，也有点像分析工具，“彼得森说。“我最终在那里写了关于利用深度神经网络来理解人类认知的论文。因此，我们的想法是试图将这些用作人们所做的一些事情的部分代理模型。
从那里到普林斯顿。现在，彼得森的工作重点是使用大规模数据集和机器学习来理解和预测人类行为，包括决策、面部感知和刻板印象、道德判断和视觉对象分类。
“这不是我所期望的，最终在这种环境中结束，”他说。“这个学术单位，BU的CDS，感觉像是正确的地方。这感觉真的很令人兴奋。
“起源故事是我一直喜欢数学，”帕基亚诺说，他被聘为终身助理教授。
帕基亚诺在墨西哥城长大，他记得他的父亲，一位妇科医生，在他很小的时候就给了他一本关于代数的书。当他12或13岁时，他的一位老师鼓励他参加国际数学奥林匹克竞赛。在接下来的几年里，他在地区和国家赛中表现出色，甚至前往海外参加国际比赛。在高中的最后一年，他前往越南参加比赛，并顺便去了泰国。
“我的朋友进入了麻省理工学院，我们在曼谷的一个购物中心，这是我一生中见过的最大的购物中心。他问我，’那你是为了大学做什么？那就是墨西哥国立自治大学。他说，’你为什么不试着也来麻省理工学院呢？’”帕奇亚诺笑着说。“我只申请了美国的一所大学，成功了。
他离开麻省理工学院时获得了双学位、理论数学和计算机科学学士学位以及计算机科学硕士学位。在此过程中，他还获得了剑桥大学理论数学硕士学位和加州大学伯克利分校人工智能博士学位。从那时起，他一直是纽约Microsoft的博士后研究员和剑桥布罗德研究所的埃里克和温迪施密特研究员。他正在CDS担任兼职访问教师，同时在Broad完成学业，并将于2024年在BU全职工作。
Pacchiano的研究现在主要集中在强化学习，在线学习和算法公平性上。他专注于更好地理解学习现象，为科学、工程和大规模社会应用设计高效安全的算法。
然而，他对人工智能大问题的深思熟虑的方法来自艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）（曾是乔巴尼安和阿维迪斯医学院的生物化学讲师）等作家的几本经典科幻小说的平装本，他在高中发烧时读过这些故事。
“这些作者对技术、社会和未来有疑问，”他说。“这不仅仅是一个动作故事，它会让你产生疑问，未来会是什么样子？技术如何才能带来这样的未来？还有什么后果？我想即使在那个时候，这些事情也在我脑海中酝酿。
Zhang在普林斯顿大学电气和计算机工程系以及统计与机器学习中心担任博士后，担任终身助理教授。但他在中国北京长大，在那里他获得了本科学位。当时，他正计划成为一名生物学家。
“但是在实验室工作了一年之后，我就是无法进行生物实验，”张笑着说。“就像，我一直试图生长的细胞，它们只是无缘无故地死去。所以我想，好吧，我不是为此而生的。所以我去了数学，这是我小时候做的事情。
他最终进入了计算机科学领域，在那里他觉得自己可以比理论数学更清楚地做出贡献。
“我想做一些更直接有用的事情，”他说，“这让我进入了机器学习和数据科学，因为它与数学更相关，对吧？我学到的很多东西都可以在那里使用。不像系统或架构之类的东西，我直到今天还不太了解。
张在威斯康星大学麦迪逊分校获得计算机科学博士学位，并于 2022 年成为西蒙斯计算理论研究所学习和游戏项目的访问学者。他目前的研究涵盖交互式机器学习的理论和应用，特别关注机器人和自动化。
Wobbes以临床助理教授的身份来到BU是一名应用数学家，他使用物理学家用来描述自然的数学来解决工程问题。她开发的算法允许以高效和有效的方式对物理原理进行计算建模。
她说，“我在荷兰攻读了数学学士、硕士和博士学位”，她和母亲十几岁时从家乡俄罗斯移居国外。她在代尔夫特理工大学的博士工作重点是从根本上改进一种称为材料点法的数值建模方法。除了她的博士研究外，Wobbes还在硕士水平上教授课程和监督项目。获得博士学位后，她决定改变方向，进入数据科学领域。
她在海牙的荷兰教育执行机构担任数据科学家。“我最终使用模型来预测每个教育水平的学生人数。这并不是说系统那么复杂，但是我们将这些数据分成很多小块，我们会得到1000个关卡。他们会预测有多少学生会达到一定水平。
后来，Wobbes在马萨诸塞州的一家小型咨询/工程公司担任研究工程师，在那里她与布朗大学，赖斯大学和早稻田大学的研究人员合作。她的工作包括为模态分析和流体动力学构建尖端仿真。
作为荷兰的一名研究生，她教授小型实验室课程，偶尔也会教授多达50人的小组。这与她在计算与数据科学中心（Center for Computing & Data Sciences）将要做的事情完全不同，她将在那里教授基础和核心课程，并开发新的数据科学选修课。
“我有两个班级，但我是共同教学，所以其他人支持我，”沃布斯说。“但是，是的，150和80名学生。我非常兴奋。我以前从未教过这么大的讲座。她指出，评分系统以及许多其他事情在美国是不同的。“办公时间——这对我来说是一个新概念。
新闻旨在传播有益信息，英文版原文来自https://www.bu.edu/articles/2023/new-faculty-of-computing-and-data-sciences/