[导师本人]美国DePaul University, 全奖CS PhD, 人工智能方向, Fall 2025/Winter 2026
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招收2名博士生，研究方向分别是深度学习理论（deep learning theory)和生成式AI (Generative AI)，地点在芝加哥(Chicago)的德保罗大学（DePaul University）。
深度学习理论：利用随机矩阵理论(random matrix theory)、随机微分方程(stochastic differential equations)和信息论(information theory)，研究深度神经网络的泛化能力(generalization)、训练动态(training dynamics)和表示学习(representation learning and expressivity)。
生成式AI：聚焦前沿模型（例如diffusion model和autoregressive model)在计算生物学(computational biology)实际问题中的应用，并研究和应用复杂数据（例如，graph learning）的新型generative model or neural networks。
DePaul博士项目为全奖5年cdm.depaul.edu，无需做助教（TA），可以全心投入科研，同时每周享有20小时的科研助理（RA）工资。
感兴趣的同学，请将本科（和硕士，如有）成绩单、简历和相关论文（如果有），以及托福/gre的成绩，发至邮箱：t.gao@depaul.edu。
P.S. 第一次招生（虽然已经有了一个伊朗的女phd），有什么问题，可以随便留言问，也可以给我发邮件问。deep learning theory方向倾向于找理论背景强的，generative ai方向倾向于招动手能力强的。
再P.S. 如果有想读master的学生，也可以留言或发邮箱咨询。我们这边master/undergraduate也有机会拿到fellowship，今年带的3个master学生，每人都拿了价值大约1万刀的奖学金（包括学费减免和ra的工资），每个都是我写的project proposal。
深度学习理论：利用随机矩阵理论(random matrix theory)、随机微分方程(stochastic differential equations)和信息论(information theory)，研究深度神经网络的泛化能力(generalization)、训练动态(training dynamics)和表示学习(representation learning and expressivity)。
生成式AI：聚焦前沿模型（例如diffusion model和autoregressive model)在计算生物学(computational biology)实际问题中的应用，并研究和应用复杂数据（例如，graph learning）的新型generative model or neural networks。
DePaul博士项目为全奖5年cdm.depaul.edu，无需做助教（TA），可以全心投入科研，同时每周享有20小时的科研助理（RA）工资。
感兴趣的同学，请将本科（和硕士，如有）成绩单、简历和相关论文（如果有），以及托福/gre的成绩，发至邮箱：t.gao@depaul.edu。
P.S. 第一次招生（虽然已经有了一个伊朗的女phd），有什么问题，可以随便留言问，也可以给我发邮件问。deep learning theory方向倾向于找理论背景强的，generative ai方向倾向于招动手能力强的。
再P.S. 如果有想读master的学生，也可以留言或发邮箱咨询。我们这边master/undergraduate也有机会拿到fellowship，今年带的3个master学生，每人都拿了价值大约1万刀的奖学金（包括学费减免和ra的工资），每个都是我写的project proposal。
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