休斯顿大学CS系招AI/ML方向全奖PhD Fall 2025 入学
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休斯顿大学计算机科学系 Dr. Jianyi Yang (jyang-ai.github.io) 继续招收2025 Fall入学的PhD (fully-funded) 和Research Assistant。2025 Fall有两个PhD名额，研究方向覆盖AI/ML的基础算法和应用。感兴趣的同学请把简历和成绩单发送到 1point3acres.com 或者 1point3acres.com， 或者直接在申请系统（https://uh.edu/nsm/computer-science/graduate/admissions/）提交申请并选择Jianyi Yang作为faculty interest.
导师介绍
Dr. Jianyi Yang (jyang-ai.github.io) 是休斯敦大学(University of Houston, UH) 计算机科学系 (Department of Computer Science)的助理教授。在加入UH以前，他是加州大学河滨分校 (University of California, Riverside) 的博士后研究员，并在加州理工学院 (Caltech) 访问。他分别于西安电子科技大学和北京邮电大学获得学士学位(2015)和硕士学位(2018), 并于加州大学河滨分校获得博士学位(2023). 他的研究聚焦在可信且高效的人工智能基础与应用前沿。 他在计算机顶会(NeurIPS, ICML, ACM SIGMETRICS, AAAI, IJCAI, IEEE INFOCOM, ACM e-Energy, etc.) 发表多篇论文。
研究方向
研究课题将会覆盖 机器学习/人工智能 算法与应用，主要包括：
Trustworthy AI (可信人工智能): Major trustworthy issues in AI (safety, privacy and security, fairness, sustainability), especially trustworthiness of LLMs and generative AI.
Decision Intelligence (决策智能): AI and foundation models for scheduling, planning and allocation; reinforcement learning; optimization etc.
AI in Domain Applications (AI 在交叉领域的应用): AI for science (physics knowledge discovery and integration, intelligent healthcare); AI for computing (resource management in critical infrastructures, energy systems, cloud/edge computing systems).
我可以提供什么支持
1. 从选定科研主题，找到研究方法到论文写作提供系统的科研训练和指导。
2. 研究资源：PhD stipend, GPU等计算资源，工作场所，作为主要作者参加重要学术会议的开销等。
3. 职业发展建议，推荐学术界和工业界的合作机会等。
对你的期待
1. 对科研的热情和严谨
2. 扎实的数学基础（线性代数，概率论，ML 基础）
3. 良好的编程能力
4. ML/AI 相关项目经验
学校介绍
休斯敦大学（University of Houston)，简称UH，是德州一所公立研究型大学，也是休斯敦大学系统的主要学府。卡内基学术基金会将UH评为R1：“具有最高研究活动的博士学位授予机构”之一。学校每年投入学术研究经费高达2.4亿美元。2024年《美国新闻与世界报导》（US News）在全美公立大学中排名70位，工程学院排名69位。UH学科涵盖广泛，包括自然科学、工程、医学、护理、财经、法律、管理、环境、建筑、教育、旅游、艺术等，并在校园内运营着35个研究中心和研究所。跨学科研究包括超导体研究、太空商业化开发和太空探索、生物医学科学和工程、能源和自然资源以及人工智能（AI）。同时，休斯敦是美国第四大城市，是一座国际化、多元化的城市，交通便利，拥有世界一流的城市设施。UH附近还有着名的德州医学中心、美国宇航局（NASA）和多家知名企业，为学校的研究提供了丰富的资源。
导师介绍
Dr. Jianyi Yang (jyang-ai.github.io) 是休斯敦大学(University of Houston, UH) 计算机科学系 (Department of Computer Science)的助理教授。在加入UH以前，他是加州大学河滨分校 (University of California, Riverside) 的博士后研究员，并在加州理工学院 (Caltech) 访问。他分别于西安电子科技大学和北京邮电大学获得学士学位(2015)和硕士学位(2018), 并于加州大学河滨分校获得博士学位(2023). 他的研究聚焦在可信且高效的人工智能基础与应用前沿。 他在计算机顶会(NeurIPS, ICML, ACM SIGMETRICS, AAAI, IJCAI, IEEE INFOCOM, ACM e-Energy, etc.) 发表多篇论文。
研究方向
研究课题将会覆盖 机器学习/人工智能 算法与应用，主要包括：
Trustworthy AI (可信人工智能): Major trustworthy issues in AI (safety, privacy and security, fairness, sustainability), especially trustworthiness of LLMs and generative AI.
Decision Intelligence (决策智能): AI and foundation models for scheduling, planning and allocation; reinforcement learning; optimization etc.
AI in Domain Applications (AI 在交叉领域的应用): AI for science (physics knowledge discovery and integration, intelligent healthcare); AI for computing (resource management in critical infrastructures, energy systems, cloud/edge computing systems).
我可以提供什么支持
1. 从选定科研主题，找到研究方法到论文写作提供系统的科研训练和指导。
2. 研究资源：PhD stipend, GPU等计算资源，工作场所，作为主要作者参加重要学术会议的开销等。
3. 职业发展建议，推荐学术界和工业界的合作机会等。
对你的期待
1. 对科研的热情和严谨
2. 扎实的数学基础（线性代数，概率论，ML 基础）
3. 良好的编程能力
4. ML/AI 相关项目经验
学校介绍
休斯敦大学（University of Houston)，简称UH，是德州一所公立研究型大学，也是休斯敦大学系统的主要学府。卡内基学术基金会将UH评为R1：“具有最高研究活动的博士学位授予机构”之一。学校每年投入学术研究经费高达2.4亿美元。2024年《美国新闻与世界报导》（US News）在全美公立大学中排名70位，工程学院排名69位。UH学科涵盖广泛，包括自然科学、工程、医学、护理、财经、法律、管理、环境、建筑、教育、旅游、艺术等，并在校园内运营着35个研究中心和研究所。跨学科研究包括超导体研究、太空商业化开发和太空探索、生物医学科学和工程、能源和自然资源以及人工智能（AI）。同时，休斯敦是美国第四大城市，是一座国际化、多元化的城市，交通便利，拥有世界一流的城市设施。UH附近还有着名的德州医学中心、美国宇航局（NASA）和多家知名企业，为学校的研究提供了丰富的资源。
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