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香港中文大学(深圳)
导师简介
查宏远,目前担任香港中文大学(深圳)校长学勤讲座教授,数据科学学院执行院长。查宏远曾任佐治亚理工学院教授,于2020年全职加入香港中文大学(深圳)。查宏远教授目前的研究方向是机器学习及应用,他在计算机等相关领域的主流科技期刊和顶级学术会议上发表300多篇论文,曾获NeurIPS 2013最佳论文奖等奖项;据谷歌学术统计,截至2022年08月,谷歌H-index 84,总引用率超29000次。
学术主页:
https://scholar.google.com/citations?user=n1DQMIsAAAAJ&hl=en
王趵翔现为香港中文大学(深圳)数据科学学院助理教授,研究方向包括强化学习,在线学习和学习理论等。研究内容包括强化学习中的收敛性、渐进界、鲁棒性、泛化性、差分隐私等,以及多智体强化学习和博弈机器学习等交叉领域。
个人主页:
https://bxiangwang.github.io/
于天舒现在为香港中文大学(深圳)数据科学学院助理教授,研究方向包括面向离散问题的机器学习,组合优化和时序机器学习。目前进行中的项目包括机器学习辅助求解大规模旅行商问题、基于图模型的大分子药物生成、复杂时序系统解耦等。
个人主页:
https://mypage.cuhk.edu.cn/academics/yutianshu/
刘桂良现在为香港中文大学(深圳)数据科学学院助理教授,研究方向包括强化学习,模仿学习,可解释性人工智能和机器学习以及应用。研究内容包括基于自动驾驶场景的强化学习约束调条件推理,风险敏感的分布式逆强化学习算法以及应用。
个人主页:
http://guiliang.me/
招生信息
香港中文大学(深圳)数据科学学院机器学习与应用方向招收博士生。该方向教师目前承担“Machine learning and applications”、“Foundations of reinforcement learning”等多个项目的研究。该方向强调扎实(soundness)和创新(novelty),看重学生研究能力的培养。
该方向当前有博士后4名,在读博士生8名,以及硕士生和访问学生若干名。部分当前学生的信息可以参考以上教师主页“Student/学生”部分。
基本要求
1. 本科或以上学历(申请制无需考研),具有计算机科学、数学、统计学等相关专业背景者;
2. 在校期间成绩优异,有扎实的数学基础,对科研有热情,有良好的英语阅读、写作能力以及编程能力。有研究经验者优先考虑;
3. 能够聚焦科研问题,热爱对未知的探索。
学校及学院优势
1. 学校实行与北美相同的教学体制,学制五年,毕业授予香港中文大学学位;
2. 学生录取case by case,没有统一名额限制;
3. 开放的国际化校园,良好便利的生活、学习设施;
4. 一流博士导师,前沿博士课题,科研氛围浓厚,与海内外名校和企业紧密合作;补助优厚。
申请程序
1. 请准备好完整的英文简历、成绩单、已发表文章、已收到的他校offer等发送至团队成员刘桂良邮箱:g233liu@uwaterloo.ca;邮件标题注明:博士申请+姓名+研究方向;
2. 由相关老师面试,了解候选人相关背景、研究能力及研究兴趣;
3. 由相关老师挑选相关文章,候选人针对文章给出1-2次报告;
4. 查宏远教授最终面试;
5. 学院录取流程。
重要时间
2023年度春季和秋季招生 :
2023年招生入学时间:2023年3月(春季);2023年9月(秋季)
2023年招生截止日期:名额有限,滚动录取
香港中文大学(深圳)数据科学学院博士申请细节参见:
https://sds.cuhk.edu.cn/phd-programmes
机器学习与应用方向同时招收博士后,欢迎有意者发邮件咨询。
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