博士申请 | 大湾区大学乔子越老师招收机器学习方向博士/硕士/RA/实习生

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大湾区大学

大湾区大学是由广东省人民政府举办、东莞市政府投入保障为主的公立高水平研究型大学。学校位于广东省东莞市松山湖。筹建负责人为田刚院士，教学负责人为李晓明教授。在办学定位方面，以理工科为主，突出人才培养模式创新，致力于培养适应未来快速变化、支撑和引领大湾区科创发展的高端人才，产出一流成果，服务于提升大湾区科创竞争力和打造国际一流湾区，办成一所独具特色、引领未来科技发展、产业升级和社会进步的新型研究型大学。学校目前已与中山大学、哈尔滨工业大学、南方科技大学、深圳大学、香港中文大学、澳门大学开展联合培养博士和硕士研究生项目。

学校主页：

https://www.gbu.edu.cn/

导师简介

乔子越，大湾区大学信息科学技术学院助理教授，2022年获得中国科学院大学博士学位，2017年获得武汉大学本科学位。在香港科技大学（广州）协理副校长熊辉教授（IEEE Fellow, AAAS Fellow）课题组开展博士后研究。研究方向为数据挖掘，图神经网络，知识图谱等。在IEEE TKDE、IEEE TBD、ACM TWEB、IJCAI、AAAI，ICDM，SDM等人工智能和数据挖掘领域权威学术会议和期刊发表多篇高质量论文。此外，担任人工智能领域TPAMI、KDD、WWW、IJCAI、AAAI、NeurIPS和ICLR等多个顶级会议期刊的程序委员会成员或审稿人。获得ICDM 2022 Best Ranked Papers、Biendata数据挖掘竞赛金奖（1st/131）、中国科学院院长优秀奖、北京市优秀毕业生奖、中国科学院优秀毕业生奖等奖项。乔老师与香港科技大学（广州）熊辉教授保持深度合作，同时与中国科学院大学、北京大学、亚利桑那州立大学、澳门大学、加州大学洛杉矶分校等高校老师有着密切的合作。乔老师将为课题组学生提供一对一的悉心研究指导，同时也可根据学生兴趣推荐相关导师进行联合执导。

导师主页：

https://qiaoziyue.com/

招生方向

主要围绕机器学习、图神经网络，从以下方面展开研究：

1. 迁移学习、分布外视角下的机器学习；

2. 终身学习/持续学习，预训练模型持续微调；

3. 以数据为中心（Data-centric）的机器学习；

4. 多模态对齐融合，LLMs增强的图学习；

5. 图神经网络、图Transformer、图基础模型等；

6. 领域知识图谱构建、时序知识图谱推理等。

招生信息

因课题组发展需要，招收2024级博士生1名（与哈工大联培）、硕士生2名（与深大联培），长期招聘研究助理、实习生、访问学生。详细介绍如下：

1. 博士生（1名）：与哈尔滨工业大学（深圳）联合培养。2024级联培博士生为全日制非定向类学生，基本修业年限为4年，最长不超过6年。第一年在哈尔滨工业大学（深圳）完成课程学习，后续在大湾区大学开展科研学习及毕业论文撰写，满足毕业条件颁发哈尔滨工业大学学历学位证书。学费按照哈尔滨工业大学博士研究生学费标准确定，发放具有竞争力的科研津贴。

2023年大湾区大学-哈尔滨工业大学（深圳）联合培养博士研究生项目简介：

https://yzb.hitsz.edu.cn/yzs_common/zsxxxq/index?id=ce0acdffc38e4714bf1696585cfb5bb2&xxlm=13%EF%BC%8C2023 https://www.gbu.edu.cn/detail/article/446

注：2024年招生信息请留意大湾区大学或哈尔滨工业大学（深圳）官网最新通知。

2. 硕士生（2名）：与深圳大学联合培养。2024级联培硕士生学制3年，第一学年主要在深大学习相应课程，从第二学年开始，需要在湾大开展科研学习及毕业论文撰写，在满足深大和湾大的毕业条件和学位授予条件后，颁发深大学历学位证书。学费按照深圳大学同类型硕士研究生学费标准确定，学生在学制时间内的奖助学金额度不低于深大同等学生标准。

2024年深圳大学与大湾区大学联培硕士招生项目简介：

https://csse.szu.edu.cn/pages/recruitment/details?id=3819

注：详细信息请留意大湾区大学或哈尔滨工业大学（深圳）官网最新通知。

3. 研究助理、实习生、访问学生（若干）：乔老师课题组长期招聘科研助理、实习生、访问学生等，提供高质量的科研条件、具有竞争力的薪资待遇。表现优异者优先录取为博士，或可推荐到与本课题组合作的国内外知名高校。另外，大湾区大学将与更多的国内外知名高校开展博士生/硕士生联合培养招生，请持续关注官网https://www.gbu.edu.cn/或官微（大湾区大学)。

招生要求

1. 计算机/人工智能/自动化/数学等相关专业背景，成绩优异；

2. 有人工智能/机器学习/数据挖掘相关论文和项目经历者优先；数学基础扎实者优先；熟悉深度学习框架，有较强的编程能力者优先；

3. 热爱科研，诚实正直，自驱力强，具有独立研究能力和团队合作精神。

申请方式

感兴趣的同学可将个人简历（含教育背景、本/硕期间成绩、科研经历、发表论文等信息）发送至 [email protected] 或相应联合培养合作导师邮箱，邮件主题请注明“申请岗位+姓名”。