Статистика и машинное обучение (Центр подготовки докторов EPSRC) DPhil

University of Oxford - Оксфордский Университет

.

Программа Statistics and Machine Learning CDT - это четырехлетняя исследовательская программа DPhil (или восемь лет, если вы учитесь неполный рабочий день). Она готовит следующее поколение исследователей в области статистики и машинного обучения, которые будут разрабатывать широко применимые новые методологии и теории и создавать специфические методы, ведущие к прорыву в решении реальных проблем в правительстве, медицине, промышленности и науке.

Это оксфордский компонент StatML, центра EPSRC по подготовке докторов наук (CDT) в области статистики и машинного обучения, организованного совместно Имперским колледжем Лондона и Оксфордским университетом. CDT обеспечит вам обучение как передовым методологиям исследований, так и развитие деловых и передаваемых навыков - важнейших элементов, требуемых работодателями в промышленности и бизнесе.

Вы выполните значительный, сложный и оригинальный исследовательский проект, который приведет к присуждению степени доктора философии. Учитывая широту и глубину исследовательских групп в Имперском колледже и Оксфордском университете, предлагаемые проекты будут охватывать как теоретические, так и вычислительные и прикладные аспекты статистики и машинного обучения, при этом большое количество проектов будет включать в себя сильные методологические/теоретические разработки и сложную реальную проблему. Значительное число проектов будет выполняться под совместным руководством с представителями промышленности.

В течение первого года обучения вы будете выполнять два мини-проекта (конкретные сроки могут отличаться для студентов-заочников) с расчетом на то, что один из них приведет вас к основному исследовательскому проекту. На этапе поступления вы выберете мини-проект. Эти мини-проекты предлагаются наблюдательным пулом факультета и промышленными партнерами. Вы будете проживать в учебном заведении вашего основного научного руководителя первого мини-проекта.

Если ваша студенческая стипендия финансируется или софинансируется внешним партнером, второй мини-проект будет выполнен с тем же внешним партнером, но по другому вопросу.

В начале третьего семестра вы начнете свой основной проект DPhil, который может быть основан на одном из двух мини-проектов. Там, где это необходимо для исследования, ваш проект будет выполняться совместно с ведущими промышленными партнерами CDT, и у вас будет возможность пройти стажировку в области статистики с использованием больших объемов данных в одних из самых сильных статистических групп в США, Европе и Азии.

Наряду с исследовательскими проектами вы будете участвовать в учебных курсах, каждый из которых длится две недели. Основные темы будут преподаваться в начале первого года обучения (для студентов, обучающихся неполный рабочий день, расписание может отличаться):

• Современная теория статистики
• Статистическое машинное обучение;
• Причинность; и
• Байесовские методы и вычисления.

В течение четырех лет обучения вы также должны будете пройти ряд факультативных курсов, которые можно выбрать из следующего списка: Байесовская непараметрическая статистика; статистика высокой размерности; продвинутая оптимизация; сети; обучение с подкреплением; большие языковые модели; конформный вывод, вариационный Байес и продвинутые байесовские вычисления, динамическое и графическое моделирование многомерных временных рядов, моделирование событий; и глубокое обучение. Факультативные модули длятся две недели и проводятся в том же формате, что и основные модули.

.