Statistiques et apprentissage automatique (Centre de formation doctorale de l'EPSRC). DPhil

University of Oxford

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Le CDT sur les statistiques et l'apprentissage automatique est un programme de recherche DPhil de quatre ans (ou huit ans si l'on étudie à temps partiel). Il formera la prochaine génération de chercheurs en statistiques et en apprentissage automatique, qui développeront de nouvelles méthodologies et théories largement applicables et créeront des méthodes spécifiques aux applications, ce qui permettra de réaliser des percées dans les problèmes du monde réel au sein du gouvernement, de la médecine, de l'industrie et de la science.

Il s'agit de la composante d'Oxford de StatML, un centre EPSRC de formation doctorale (CDT) en statistiques et apprentissage automatique, co-hébergé par l'Imperial College London et l'Université d'Oxford. Le CDT te fournira une formation à la fois sur les méthodologies de recherche de pointe et sur le développement de compétences commerciales et transférables - des éléments essentiels requis par les employeurs de l'industrie et du monde des affaires.

Tu entreprendras un projet de recherche important, stimulant et original, qui débouchera sur l'obtention d'un doctorat. Compte tenu de l'étendue et de la profondeur des équipes de recherche de l'Imperial College et de l'Université d'Oxford, les projets proposés iront des aspects théoriques aux aspects informatiques et appliqués des statistiques et de l'apprentissage automatique, avec un grand nombre de projets impliquant de solides développements méthodologiques/théoriques en même temps qu'un problème réel stimulant. Un nombre important de projets sera co-supervisé avec l'industrie.

Tu réaliseras deux mini-projets au cours de ta première année (les horaires spécifiques peuvent varier pour les étudiants à temps partiel), en espérant que l'un d'entre eux débouchera sur ton projet de recherche principal. Au moment des admissions, tu choisiras un mini-projet. Ces mini-projets sont proposés par le pool d'encadrement du département et les partenaires industriels. Tu seras basé dans l'établissement d'origine de ton superviseur principal du premier mini-projet.

Si ta bourse d'études est financée ou cofinancée par un partenaire externe, le deuxième mini-projet se fera avec le même partenaire externe mais explorera une question différente.

Tu commenceras alors ton projet principal de doctorat au début du troisième trimestre, qui peut être basé sur l'un des deux mini-projets. Le cas échéant, ton projet sera mené conjointement avec les principaux partenaires industriels du CDT, et tu auras la possibilité d'effectuer un stage dans le domaine des statistiques à forte intensité de données auprès de certains des groupes de statistiques les plus solides des États-Unis, d'Europe et d'Asie.

Parallèlement à tes projets de recherche, tu participeras à des cours magistraux d'une durée de deux semaines chacun. Les sujets principaux seront enseignés au début de ta première année (les horaires spécifiques peuvent varier pour les étudiants à temps partiel) et sont les suivants :

• Théorie statistique moderne
• Apprentissage statistique de la machine ;
• Causalité ; et
• Méthodes bayésiennes et calcul.

Tu devras également suivre un certain nombre de cours optionnels tout au long des quatre années d'études, qui pourraient être constitués de choix dans la liste suivante : Non-paramétrie bayésienne ; statistiques en haute dimension ; optimisation avancée ; réseaux ; apprentissage par renforcement ; grands modèles de langage ; inférence conforme, Bayes variationnel et calculs bayésiens avancés, modélisation dynamique et graphique de séries temporelles multivariées, modélisation d'événements ; et apprentissage profond. Les modules optionnels durent deux semaines et sont dispensés dans un format similaire à celui des modules de base.

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