丹麦哥本哈根大学全奖博士项目招生中！

学校及院系介绍

学校概况: 哥本哈根大学(University of Copenhagen)成立于1479年,是丹麦历史最悠久、规模最大的高等学府。作为欧洲顶尖学府之一,它在各项世界大学排名中表现出色。

值得一提的是,在上海软科世界大学学术排名中,哥本哈根大学的计算机科学专业位列欧盟(脱欧后)第二名,这充分体现了其在计算机领域的学术实力。

哥本哈根大学共设有6个学院,分别是健康与医学科学学院、人文学院、法学院、科学学院、社会科学学院和神学院。全校约有40,000名学生,其中包括约5,000名国际学生,营造了一个多元文化的学习环境。

院系介绍: 计算机科学系(DIKU)是哥本哈根大学科学学院下属的重要院系之一。该系在理论计算机科学领域享有盛誉,研究成果经常发表在STOC、FOCS、SODA等顶级会议上,同时在AAAI、IJCAI、NeurIPS等人工智能顶级会议上也有出色表现。

DIKU与哥本哈根IT大学共同建立了基础算法研究中心(BARC),并与丹麦技术大学(DTU)以及瑞典隆德大学保持密切合作。这种广泛的学术网络为学生提供了丰富的学习和交流机会。

专业介绍

本次招生的是计算机科学系(DIKU)的算法方向博士及硕博连读项目。

该项目旨在培养具有扎实数学基础和理论计算机科学知识的高级研究人才。

培养目标:

• 掌握算法设计与分析的前沿理论和方法
• 培养独立进行算法研究的能力
• 能够将理论研究成果应用于实际问题解决

就业前景:毕业生可以选择在学术界继续深造,成为高校教师或研究员;也可以进入工业界,在大型科技公司或研究机构从事算法研发工作。随着人工智能、大数据等领域的快速发展,算法人才的需求持续增长,就业前景广阔。

申请条件

1.学历要求

• 博士项目(3年制):申请者需拥有或即将获得计算机科学、数学或相关领域的硕士学位。
• 硕博连读项目(最长5年):申请者需拥有或即将获得计算机科学、数学或相关领域的学士学位。

2.专业背景

申请者应具备扎实的数学和理论计算机科学基础,这可以通过以下方式体现:

• 相关课程的优秀成绩
• 数学或信息学奥林匹克竞赛的优异表现
• 在国际认可的相关会议或期刊上发表过论文

3.能力要求

• 具备出色的问题解决能力和创造力
• 对算法研究有浓厚兴趣和热情
• 具有独立工作和批判性分析的能力
• 良好的沟通能力和英语水平

4.编程技能

对于有兴趣从事应用研究的申请者,还需要具备强大的编程技能。

项目详情

1.学制

• 常规博士项目:3年全日制
• 硕博连读项目:最长5年全日制

2.研究方向

该项目主要聚焦于算法和复杂性理论的基础性突破。研究领域包括但不限于:

• 算法设计与分析
• 计算复杂性理论
• 数据结构
• 图论算法
• 近似算法
• 随机算法
• 在线算法
• 参数化算法

3.课程设置

博士生需要完成约30 ECTS学分的课程学习,相当于半个学期的全日制学习量。

4.研究交流

项目鼓励博士生参与国际学术交流。学生有机会到其他研究机构(最好是国外)进行为期数月的访学。

5.发表要求

博士生需要:

• 撰写针对高影响力会议和期刊的科研论文
• 完成并答辩博士论文

6.教学任务

作为培养的一部分,博士生可能需要参与本科生或硕士生的教学工作,这有助于提升教学和知识传播能力。

7.资助方案

常规博士项目:提供3年全额奖学金

硕博连读项目:

1. 硕士阶段:获得48个月的丹麦国家教育补助金(SU-klip),同时每年至少150小时的带薪工作(如教学、指导等)
2. 博士阶段:2年全额奖学金

薪资待遇按照丹麦财政部和丹麦专业协会联合会(AC)达成的协议执行。

有话说

项目理解

本博士项目体现了计算机科学与数学的深度交叉融合,旨在推动算法设计与分析的理论突破。

项目的核心目标是在算法复杂性、数据结构优化、图论应用等方面取得创新性成果,为解决大规模计算问题提供新思路。研究方法融合了严谨的数学推导、创新的算法设计以及高效的计算机模拟,力求在理论深度和实际应用之间取得平衡。这些研究不仅丰富了计算机科学的理论基础,也为人工智能、大数据分析、网络优化等领域提供了重要的技术支撑。

项目的实际应用价值体现在提高计算效率、优化资源分配、改进决策系统等多个方面,对推动数字经济发展具有重要意义。

创新思考

展望未来,该项目有潜力向多个前沿方向拓展:可以将量子计算理论引入算法设计,探索量子算法的优势;结合神经科学研究,开发受生物智能启发的新型算法;integrating机器学习技术,实现算法的自适应优化。

在研究方法上,可以考虑采用大规模分布式计算来验证复杂算法,利用可视化技术增强算法行为分析。理论框架方面,可以尝试构建统一的算法复杂性理论,或提出新的随机算法分析模型。应用范围可以扩展到气候模拟、金融风险评估、智慧城市管理等领域。

为提升项目的实践意义,可以加强与业界的合作,设立实际问题驱动的研究课题。从国际视野来看,可以通过组织高水平的国际算法竞赛、建立跨国联合研究中心等方式,进一步提升项目的全球影响力,吸引更多国际顶尖人才参与,推动算法研究的全球化发展。

博士背景

Dr. Chen，C9院校计算机科学与技术专业本科毕业，美国斯坦福大学人工智能博士。研究方向包括：自然语言处理、机器学习、教育技术和人机交互。在《Nature Machine Intelligence》、《Proceedings of the National Academy of Sciences》、ACL和ICML等国际顶尖学术会议和期刊上发表多篇论文。Dr. Chen擅长人工智能、计算机科学及相关交叉学科方向的PhD申请辅导，特别是在AI教育应用领域。辅导内容包括：选校定位，与导师沟通，研究计划撰写，个人陈述写作，以及面试准备。