Statistics and Machine Learning (EPSRC Centre for Doctoral Training) DPhil

University of Oxford

O CDT de Estatística e Aprendizado de Máquina é um programa de pesquisa DPhil de quatro anos (ou oito anos se você estudar em meio período). Ele treinará a próxima geração de pesquisadores em estatística e aprendizado de máquina, que desenvolverão novas metodologias e teorias amplamente aplicáveis e criarão métodos específicos de aplicação, levando a avanços em problemas do mundo real no governo, na medicina, no setor e na ciência.

Este é o componente de Oxford do StatML, um Centro EPSRC de Treinamento de Doutorado (CDT) em Estatística e Aprendizado de Máquina, co-organizado pelo Imperial College London e pela Universidade de Oxford. O CDT fornecerá a você treinamento em metodologias de pesquisa de ponta e no desenvolvimento de habilidades comerciais e transferíveis - elementos essenciais exigidos pelos empregadores do setor e das empresas.

Você realizará um projeto de pesquisa significativo, desafiador e original, que resultará na obtenção de um DPhil. Dada a amplitude e a profundidade das equipes de pesquisa do Imperial College e da Universidade de Oxford, os projetos propostos abrangerão desde aspectos teóricos até computacionais e aplicados de estatística e aprendizado de máquina, com um grande número de projetos envolvendo fortes desenvolvimentos metodológicos/teóricos juntamente com um problema real desafiador. Um número significativo de projetos será supervisionado em conjunto com o setor.

Você realizará dois miniprojetos durante o primeiro ano (os horários específicos podem variar para alunos de meio período), com a expectativa de que um deles leve ao seu projeto de pesquisa principal. Na fase de admissão, você escolherá um miniprojeto. Esses miniprojetos são propostos pelo grupo de supervisão do departamento e por parceiros industriais. Você ficará baseado na instituição de origem do seu supervisor principal do primeiro miniprojeto.

Se a sua bolsa de estudos for financiada ou cofinanciada por um parceiro externo, o segundo miniprojeto será com o mesmo parceiro externo, mas explorará uma questão diferente.

Em seguida, você iniciará seu projeto principal de DPhil no início do terceiro período, que pode ser baseado em um dos dois miniprojetos. Quando for apropriado para a pesquisa, seu projeto será realizado em conjunto com os principais parceiros industriais do CDT, e você terá a oportunidade de fazer um estágio em estatística com uso intensivo de dados com alguns dos grupos de estatística mais fortes dos EUA, Europa e Ásia.

Juntamente com os projetos de pesquisa, você participará de cursos ministrados, cada um com duração de duas semanas. Os tópicos principais serão ensinados durante o início do seu primeiro ano (os horários específicos podem variar para alunos de meio período) e são:

• Teoria estatística moderna
• Aprendizado de máquina estatístico;
• Causalidade; e
• Métodos Bayesianos e computação.

Você também deverá fazer vários cursos opcionais ao longo dos quatro anos do curso, que podem ser escolhidos a partir da lista a seguir: Não-parametria bayesiana; estatística de alta dimensão; otimização avançada; redes; aprendizagem por reforço; modelos de linguagem ampla; inferência conforme, Bayes variacional e cálculos bayesianos avançados, modelagem dinâmica e gráfica de séries temporais multivariadas, modelagem de eventos e aprendizagem profunda. Os módulos opcionais duram duas semanas e são ministrados em um formato semelhante ao dos módulos principais.