留学资讯 |荷兰艾因霍芬理工大学全奖博士项目招生中!

学术   2024-11-15 08:46   广东  

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       嗨,GEO吉欧留学工作室已经成立6年啦!从最开始的小团队,到现在我们已经发展成为近百人的博士团队,陪伴着近千名同学走过PhD申请之路了!最近,我们的团队经过讨论,决定推出一个全新的科研栏目,旨在为大家提供更加全面、深入的科研指导!我们将为大家解析最近的博士招生项目信息、相关的博士生导师以及研究助理岗位的详细解析!


今天,我们为大家解析的是艾因霍芬理工大学的博士研究项目。

“PhD Position in Causal Machine Learning ”




学校及专业介绍



学校概况

艾因霍芬理工大学(TU/e)是荷兰顶尖理工大学之一,位于荷兰艾因霍芬市。学校拥有优美的绿色校园,距离中央火车站步行可达,交通便利。TU/e以其科研创新能力和产学研合作而闻名,在与先进产业界合作方面位居全球前五。


院系介绍

艾因霍芬理工大学数据与人工智能(DAI)集群是该校重点研究机构,下设不确定性AI、生成式AI、自动机器学习、数据挖掘和数据库五大研究组。研究领域涵盖AI鲁棒性、安全性、可解释性等前沿方向,科研成果频繁发表于IJCAI、AAAI等顶级会议。DAI与业界保持密切合作,每年培养大量优秀人才,在国际学术界具有重要影响力。



招生专业介绍


数据与人工智能(DAI)集群:

DAI集群致力于研究当代和未来的数据科学与人工智能基础理论。


主要研究方向包括:

  • 人工智能的鲁棒性与安全性

  • AI的可信度与可靠性

  • 算法的可扩展性与效率

  • AI的可解释性与透明度

  • 数据挖掘与数据库技术



申请要求


  • 计算机科学、数学或相关领域的硕士学位

  • 优秀的分析能力和编程技能(Python、PyTorch、TensorFlow等)

  • 出色的学术写作和演讲能力

  • 精通英语(读写说)

  • 具有独立思考能力和团队合作精神



项目特色与优势


1. 研究实力:

  • 隶属DAI集群的五大研究组,在AI基础理论和应用创新领域处于领先地位

  • 研究成果频繁发表于IJCAI、AAAI、ICML等顶级会议

  • 师资团队在因果学习、生成式AI等前沿领域具有深厚积淀


2. 教育资源:

  • 提供丰富的核心课程,涵盖AI基础理论到实践应用

  • 每年吸引70多位优秀硕士生进行实习和论文研究

  • 与业界保持密切合作,提供大量产学研项目机会


3. 学术环境:

  • 位于艾因霍芬理工大学,拥有一流的科研设施和技术平台

  •  国际化程度高,学术氛围浓厚

  • - 提供完善的学术支持和职业发展指导


4. 发展前景:

  • 研究方向紧跟AI领域最新发展趋势

  • 毕业生就业范围广,具有较强的国际竞争力

  • 持续推进产学研合作,促进科研成果转化



GEO博士有话说


项目理解

1.交叉学科:

- 项目立足于计算机科学、数据科学与人工智能的交叉领域

- 融合机器学习、深度学习、概率统计等多学科理论

- 涉及数据库系统、数据挖掘、自动化学习等技术领域


2. 研究目标:

- 开发新一代AI基础理论与算法框架

- 提升AI系统的可靠性、安全性与可解释性

- 扩展AI技术的应用范围和泛化能力


3. 技术手段:

- 运用概率模型研究AI中的不确定性

- 开发深度生成模型进行数据合成与分析

- 构建自动机器学习系统优化模型性能

- 应用数据挖掘技术处理动态数据流


4. 理论贡献:

- 推进AI基础理论研究,特别是在因果推理、不确定性表示等方面

- 提出新的算法框架,增强AI模型的鲁棒性与可靠性

- 发展可解释AI理论,提高模型透明度


5. 应用价值:

- 促进AI技术在生命科学、分子科学等领域的应用

- 推动智能设备与应用程序的技术革新

- 提供产学研合作平台,加速技术转化


创新思考

1.前沿方向

- 探索因果机器学习与大语言模型的结合

- 研究AI系统的公平性与道德伦理问题

- 发展智能系统的自适应与持续学习能力


2. 技术手段:

- 引入新型概率电路模型处理约束优化问题

- 开发域增量学习方法提升模型适应性

- 构建混合架构整合多种学习范式


3. 理论框架:

- 建立统一的可解释AI理论体系

- 发展新型因果表示学习框架

- 构建反事实学习的理论基础


4. 应用拓展:

- 拓展至医疗诊断、金融预测等高价值领域

- 深化与工业界的合作,开发实用解决方案

- 探索在教育、环境等社会领域的应用


5. 实践意义:

- 提高AI系统在现实场景中的可用性

- 促进负责任的AI技术发展

- 推动AI技术的产业化落地


6. 国际视野:

- 加强国际学术交流与合作研究

- 参与制定AI国际标准

- 扩大在国际顶级会议的影响力


7. 交叉创新:

- 结合认知科学探索AI学习机制

- 融合社会学视角研究AI公平性

- 整合多学科方法提升AI系统性能


8. 其他创新点:

- 发展新型教学模式培养跨学科人才

- 建立AI伦理与监管研究框架

- 探索AI技术在新兴领域的创新应用




博士背景

Aurelia ,美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生,研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识,在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖,擅长相关方向的PhD申请指导。






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