博士项目核心竞争力
该项目聚焦大数据处理技术与人工智能算法开发，通过理论实践结合的教学模式，培养学员在图像识别、自然语言处理等领域的创新能力。课程体系覆盖从数据采集到模型部署的全流程技术栈。
课程体系架构
| 模块分类 | 核心科目 | 技术要点 |
|---|---|---|
| 数据处理技术 | 分布式计算框架 | Hadoop/Spark集群部署与优化 |
| 智能算法研究 | 深度神经网络 | CNN/RNN/GAN模型调优 |
| 应用开发实践 | NLP工程实现 | Transformer架构应用 |
培养方案解析
项目采用双导师制培养模式，由法国巴黎学院教授与行业专家共同指导。研究阶段包含6个月的理论强化期和18个月的课题攻关期，重点突破智能推荐系统优化、医疗影像分析等前沿领域。
阶段培养目标
- ▹ 基础理论构建：系统掌握概率图模型、最优化理论等数学基础
- ▹ 技术实现能力：完成TensorFlow/PyTorch工程化项目开发
- ▹ 学术创新能力：在AAAI/NeurIPS等会议发表研究成果
入学资格要求
申请者需持有计算机科学、应用数学或相关领域硕士学位，具备Python/Java开发经验。需提交研究提案阐明在联邦学习或知识图谱等方向的研究设想，并提供两封学术推荐信。
学术资源支持
项目提供AWS云计算资源配额，支持大规模模型训练。定期举办学术工作坊，邀请DeepMind、OpenAI等机构研究员分享行业最新动态。优秀学员可获推荐至国际知名实验室深造。
