岗位制博士申请 | 挪威斯塔万格大学(UiS)博士项目!

今天,我们为大家带来挪威斯塔万格大学(UiS)的博士研究详解!

“Ph.D fellowship in Explainable AI (XAI)”

学校及专业介绍

挪威斯塔万格大学

学校概况

斯塔万格大学(University of Stavanger,简称UiS)位于挪威第三大城市斯塔万格,是挪威的六所综合性大学之一。学校拥有逾10,000名学生和1,300名员工,设有社会科学、健康与体育、教育、人文科学、科学与技术等多个学院。

专业介绍

本次招生的是可解释人工智能(XAI)博士研究生项目,该项目是为学生提供一个机会通过博士教育进行学术发展,最终获得博士学位。该项目的毕业生将在AI领域的科研、应用开发、教育等方面具有广阔的就业前景。

院系介绍

该项目属于斯塔万格大学的科学与技术学院,特别在电气工程与计算机科学系下设。科学与技术学院有一支强大的教授队伍,他们在各自的研究领域都有深入的研究和丰富的教学经验,同时学院也拥有先进的科研设施和资源。

申请条件

完成五年制(3+2)的硕士学位,专业方向为机器学习、自然语言处理或信息检索,或者具有相应的资格

熟悉 XAI 方法、文本生成和自动事实检查

在硕士阶段的学位论文和加权平均成绩都应至少为B等级。

独立工作和团队合作的能力,具有创新性和创造性

雅思6.5以上或者托福90以上

申请材料

在挪威斯塔万格大学官网网申系统注册提交在线申请,上传动机信、简历、语言证明、推荐信等材料。

导师简介

Vinay Setty副教授现任斯塔万格大学电气工程与计算机科学系副教授。他于2018年获得挪威斯塔万格大学计算机科学博士学位。Setty副教授目前的研究兴趣主要集中在信息检索、网络数据挖掘、个性化推荐系统和网页质量评估方面,他在顶级国际会议上发表过多篇高影响力论文,例如在SIGIR、WWW、WSDM、CIKM等会议上发表论文30余篇,其中3篇被选为会议Best Paper。他目前的研究工作得到了挪威研究理事会等机构的资助。他曾任多个国际学术会议的程序委员会成员。

申请建议

1. 研究背景准备

这个项目的主题是"可解释的人工智能(XAI)在可信赖新闻内容生成中的应用",因此,如果你的硕士课题或者其他研究经历中有涉及到人工智能、自然语言处理,特别是可解释的人工智能(XAI)、自动事实检查、世界知识生成等相关领域,是加分项。

2. 个人陈述或研究计划

在你的个人陈述或研究计划中,你应该展示出你对这个项目主题的深入理解和热情。你可以描述你对这个领域的看法,以及你在这个项目中希望达成的目标。特别是,如果你已经有一些关于如何改进可解释的人工智能、自动事实检查或世界知识生成等技术的想法,那么你应该在个人陈述或研究计划中明确阐述。

3. 推荐信

最好能从你的硕士课题指导教师或者与你一起进行研究的教师那里获取推荐信,因为他们能够最直接地评价你的研究能力。在推荐信中,推荐人应该具体描述你的研究经历,特别是在人工智能、自然语言处理等相关领域的工作,以及你对这个项目可能的贡献。

4. 展示你的批判性思维能力

在人工智能和自然语言处理等研究领域,批判性思维能力是非常重要的。你需要能够评价现有的研究方法和结果,提出新的想法和解决方案。在你的申请材料中,你应该展示你的批判性思维能力,比如,你可以描述你是如何提出和实施新的研究想法的,你是如何发现和解决问题的。

5. 明确你的职业规划

最后,你应该在你的申请中明确你的职业规划。你可以描述你对未来的期待,以及你希望如何利用这个项目来实现你的职业目标。例如,如果你希望在博士研究后在学术界或者人工智能行业工作,你应该解释这个项目是如何帮助你达到这个目标的。

有话说

项目理解: 该项目融合了计算机视觉、自然语言处理、数据科学等领域,目标是通过AI技术提高新闻内容的可解释性和事实依据,解决假新闻泛滥的社会挑战。项目采用各种可解释AI技术来检验语言模型、进行自动事实检查等。该研究可以丰富人工智能的理论体系,同时也具有应用于新闻媒体的实践价值。

创新思考:

前沿方向:可扩展到其他类型生成任务的可解释AI

技术手段:采用知识图谱等方式引入结构化知识

理论框架:构建评价新闻生成系统可解释性和可信度的统一模型

应用拓展:应用于教育、医疗等领域的内容生成

实践意义:设计新闻工作流,辅助编辑提供候选文章

国际视野:吸收其他国家媒体使用AI的成功经验

交叉创新:与认知科学、传播学交叉,研究受众态度

其他创新点:关注模型在不同语言上的迁移学习能力

【竞赛报名/项目咨询请加微信:mollywei007】

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