荷兰马斯特里赫特大学全奖博士项目招生中！

今天，我们为大家解析的是马斯特里赫特大学的博士研究项目。

“PhD Candidate in algorithmic game theory under uncertainty”

学校及院系介绍

学校概况:

马斯特里赫特大学(Maastricht University,简称UM)创建于1976年,是荷兰最年轻、最国际化的大学之一。学校位于荷兰南部林堡省的马斯特里赫特市,这里是欧洲联盟诞生地,环境优美,文化底蕴深厚。

UM设有6个学院,共有22,300多名学生和5,000多名教职员工,来自世界各地。学校以创新的教学模式、国际化特色和跨学科研究方法而著称。UM采用问题导向学习(Problem-Based Learning, PBL)教学法,学生通过小组讨论和合作解决问题,培养未来职业所需的关键能力。

院系介绍:

本次招生项目隶属于科学与工程学院(Faculty of Science and Engineering, FSE)。FSE专注于循环经济与可持续发展、未来农业、数字化和(科学)仪器开发等主题研究。学院拥有450多名教职员工和3700名学生,开展科学、技术、工程、数学(STEM)和文理学科(LAS)等领域的跨学科研究和教育项目。

本项目由高级计算科学系(Department of Advanced Computing Sciences)主办。该系在马斯特里赫特大学中历史最悠久、规模最大，广泛涵盖人工智能、数据科学、计算机科学、数学和机器人学等领域。目前有100多名研究人员在该系工作和学习,负责教授4个专业共1200多名本科生和研究生。

项目专业介绍

本次招收的是"算法博弈论不确定性研究"方向的博士生。该方向旨在研究如何设计分布式优化算法,以在存在不确定性的情况下保证收敛到纳什均衡。

主要研究内容包括:

(1) 运用博弈论模型描述现实生活中存在不确定性的多主体交互决策问题。

(2) 研究随机纳什均衡问题,刻画存在不确定性时主体的行为特征。

(3) 设计针对随机纳什均衡问题的分布式优化算法,并证明其收敛性。

(4) 探究不确定性在纳什均衡问题中的作用,重点研究分布鲁棒纳什均衡问题和机会约束。

(5) 开发具有可证明收敛保证的分布式迭代方案。

该方向将综合运用单调算子理论、随机(非凸)优化和随机规划等工具。研究成果有望在理论分析和社会应用两方面产生重要影响。

申请要求

1.学历要求:

申请者需具备以下学科的硕士学位(已获得或即将获得):

• (应用)数学
• 计量经济学
• 运筹学
• 计算机科学
• 人工智能
• 相关领域

2.专业背景:

• 对博弈论和/或优化领域有浓厚兴趣和实践经验(可通过论文、代码、项目等证明)
• 熟练掌握英语(口语和书面)
• 优秀的沟通能力

3.加分项

• 具备编程经验(如Matlab)
• 具备机器学习相关经验

项目特色与优势

1. 国际化环境

   马斯特里赫特大学是荷兰最国际化的大学,校园里汇聚了来自世界各地的学生和教职员工。这种多元文化氛围有利于培养学生的国际视野和跨文化交流能力。

2. 创新教学模式

   学校采用问题导向学习(PBL)方法,鼓励学生通过小组讨论和合作来解决问题。这种方法有助于培养学生的批判性思维、团队协作和沟通表达等软实力。

3. 跨学科研究平台

   科学与工程学院注重跨学科研究,为博士生提供了广阔的学术视野。学院在循环经济、可持续发展、未来农业等前沿领域开展研究,有利于博士生了解科技前沿和社会需求。

4. 优秀的研究团队

   高级计算科学系拥有一支实力雄厚的研究团队,涵盖人工智能、数据科学、计算机科学等多个领域。博士生将有机会与顶尖学者合作,获得高质量的学术指导。

5. 理论与应用结合

   该项目不仅注重理论研究,还鼓励将研究成果应用于实际问题。这种理论与应用相结合的approach有助于提高研究的实用性和社会影响力。

6. 职业发展机会

   马斯特里赫特大学重视博士生的职业发展,提供各种培训和实践机会。毕业后,学生可以选择继续从事学术研究,或在相关行业就业。

有话说

项目理解

1. 交叉学科：本项目属于人工智能、自然语言处理和认知科学的交叉研究领域。它整合了计算机科学、语言学和心理学的知识，旨在创建一个智能对话系统。
2. 研究目标：项目的核心目标是开发一个多功能、多领域的人机对话系统，能够理解和生成自然语言，并与人类用户进行流畅、智能的交互。系统应具备处理复杂查询、解决问题和提供个性化服务的能力。
3. 技术手段：项目采用先进的自然语言处理技术，包括大规模语言模型、深度学习算法和神经网络架构。同时，它还结合了知识图谱技术、推理机制和上下文理解算法，以增强系统的语义理解和生成能力。
4. 理论贡献：本项目深化了对人工智能系统中语言理解与生成机制的认识，为自然语言处理领域提供了新的理论框架。它探索了人类语言认知与机器学习之间的联系，为构建更接近人类水平的AI系统提供了理论基础。
5. 应用价值：该系统具有广泛的应用前景，可用于智能客服、教育辅导、心理咨询、医疗诊断辅助等多个领域。它有潜力提高各行业的服务效率和质量，同时为人机交互研究提供宝贵的实践数据。

创新思考

1. 前沿方向：可以将研究延伸至情感计算、多模态交互和社会AI等前沿领域，探索AI系统在理解和表达人类情感、处理多种感官输入以及参与复杂社会互动方面的潜力。
2. 技术手段：可考虑引入量子计算技术以提升处理复杂算法的能力，利用脑机接口技术实现更直接的人机交互，并探索边缘计算在提高系统响应速度方面的应用。
3. 理论框架：可尝试构建一个统一的多模态交互理论，整合语言、视觉、听觉等多种模态的信息处理机制。同时，探索建立一个综合的AI伦理决策框架，指导系统在复杂情境下的行为。
4. 应用拓展：可将系统应用拓展至法律咨询、金融分析、科研辅助等专业领域，发挥AI在处理大量信息和复杂决策方面的优势。同时，探索在创意写作、艺术创作等创意领域的应用
5. 实践意义：进一步强化系统在促进社会公平、支持可持续发展、助力教育普及等方面的作用，提升项目的社会价值。探索AI在文化传承、跨语言交流等领域的应用，增强其文化意义。
6. 国际视野：加强与国际顶尖研究机构和企业的合作，推动项目成果在全球范围内的应用与推广。参与制定国际AI伦理和技术标准，提升项目的国际影响力。
7. 交叉创新：将项目与哲学、伦理学、社会学等人文学科深度结合，探讨AI对人类社会和个体发展的深远影响。同时，探索AI在艺术创作、文化产业等领域的创新应用，
8. 其他创新点：

• 增强系统的自主学习和持续优化能力，使其能够不断提升自身性能。
• 开发更透明、可解释的AI决策机制，增强用户对系统的信任度。
• 研究个性化、情感化的人机交互模式，提升用户体验。
• 探索AI系统在极端环境（如太空探索、深海作业）中的应用潜力。
• 开发AI辅助创新的工具和方法，促进科技创新和问题解决。

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。