留学资讯 |荷兰埃因霍芬理工大学全奖博士项目招生中!

学术   2024-10-27 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埃因霍芬理工大学的博士研究项目。

“PhD on Foundation Models for Embedded and Embodied AI in Autonomous Driving ”




学校及专业介绍



学校概况:

埃因霍芬理工大学(TU/e)是荷兰顶尖的理工科大学之一,以其科研创新能力和产学研合作而闻名。学校位于荷兰埃因霍芬市,校园环境优美,毗邻中央火车站。作为一所国际化程度很高的大学,TU/e在工程技术领域享有盛誉,特别是在人工智能、计算机科学等新兴领域具有强大的科研实力。


 院系介绍:

数学与计算机科学学院是埃因霍芬理工大学的重要院系之一,其数据与人工智能(DAI)研究群组在智能系统、机器学习和人工智能领域具有深厚的研究积累。目前拥有15位专职教师和40多名博士生、博士后研究人员,形成了一支实力雄厚的科研团队。学院与欧洲多家知名企业建立了紧密的产学研合作关系,为学生提供了优质的科研平台和实践机会。研究设施完善,包括高性能计算集群、专业实验室等先进设备。



招生专业介绍


本次招收的博士项目聚焦于自动驾驶领域的嵌入式与实体化人工智能基础模型研究,是"SYNERGIES"项目的重要组成部分


主要研究方向包括:

  • 基础模型的效率优化

  • 语言导航系统开发

  • 主动学习方法创新

  • 场景生成与理解

  • 自动驾驶系统安全部署



申请要求


1. 学历要求

  • 计算机科学、机器学习、人工智能或相关领域的硕士学位

  • 扎实的理工科背景


2. 专业技能要求

  • 精通Python编程

  • 熟练使用PyTorch深度学习框架

  • 具备良好的科学研究或工程实践经验

  • 开源项目经验将是额外优势


3. 语言能力

  • 优秀的英语交流能力

  • 非英语母语者需提供TOEFL等语言成绩证明


4. 优先考虑条件

  • 在顶级会议发表过论文(如ICLR、ICML、NeurIPS等)

  • 具有开源项目贡献经验

  • 能够指导硕士生研究工作

  • 具备实际项目经验



项目亮点


1. 合同期限与工作内容

  • 四年全职合同

  • 首9个月试用期考核

  • 10%时间投入教学工作


2. 薪资福利

  • 起薪2,872欧元/月,最高可达3,670欧元/月

  • 8.3%年终奖

  • 8%假期工资

  • 完善的养老保险

  • 带薪产假与育儿假


3. 科研支持

  • 一流的技术基础设施

  • 高质量培训项目

  • 学术会议参会资助

  • 国际合作交流机会


4. 国际人才支持

  • 专门的国际员工服务团队

  • 30%税收优惠政策

  • 签证办理协助

  • 住房寻找支持



GEO博士有话说


项目理解

  1. 交叉学科:本项目立足于数学与计算机科学的交叉领域,融合了数据科学、人工智能、机器学习等多个学科方向,体现了现代科技发展的综合性特征。


  2. 研究目标:致力于通过数据与人工智能(DAI)研究群组的科研实力,建立智能系统的理论框架,推动机器学习算法创新,实现人工智能技术的突破性发展。


  3. 技术手段:采用高性能计算集群进行大规模数据处理,结合专业实验室设施开展算法验证,通过产学研合作模式促进技术创新与实践应用的深度融合。


  4. 理论贡献:在智能系统构建、机器学习模型优化、人工智能算法改进等方面形成了系统性的理论成果,为学科发展提供了新的研究范式和方法论支持。


  5. 应用价值:通过与欧洲知名企业的紧密合作,将研究成果转化为实际应用解决方案,为产业升级和技术创新提供了强有力的支撑。


创新思考

  1. 前沿方向:可进一步探索人工智能与其他学科的深度融合,如AI+医疗、AI+金融、AI+教育等新兴领域,拓展研究的广度和深度。


  2. 技术手段:建议引入量子计算、区块链等新型技术手段,构建更先进的实验平台,提升研究的技术水平和创新能力。


  3. 理论框架:可着力构建具有自主知识产权的人工智能理论体系,形成独特的学术特色和研究优势。


  4. 应用拓展:建议拓展项目在智慧城市、工业互联网、环境保护等领域的应用场景,提升研究成果的实用价值。


  5. 实践意义:通过深化产学研合作机制,加强成果转化效率,提高项目对社会经济发展的贡献度。


  6. 国际视野:建议加强与国际一流研究机构的交流合作,参与全球学术对话,提升项目的国际影响力和竞争力。


  7. 交叉创新:积极推动与生命科学、材料科学、环境科学等领域的交叉创新,培育新的研究增长点。


  8. 其他创新点

    a.建立开放式创新平台,吸引全球优秀人才参与研究

    b.构建创新人才培养体系,为科研队伍注入持续动力

    c.优化资源配置机制,提高研究效率和成果产出




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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