约翰霍普金斯大学博士项目

项目介绍

Dr. Shi 现任约翰霍普金斯大学 (JHU) 电气与计算机工程系助理教授，并隶属于数据科学与人工智能研究所。Dr. Shi 的当前研究聚焦以人为本的决策研究，特别是从理论到应用的稳健且数据高效的强化学习，立足于数据科学、优化与统计学的交叉领域。

在加入约翰霍普金斯大学之前，她于2023年在卡内基梅隆大学 (CMU) 获得博士学位，师从 Yuejie Chi 教授。随后在加州理工学院 (CalTech) 计算与数学科学系从事博士后研究，合作导师为 Adam Wierman 教授与 Eric Mazumdar 教授。

她本科毕业于清华大学电子工程系。Dr. Shi 曾荣获电气工程、计算机科学、机器学习、信号处理及计算数据科学五个领域的“新星奖”，博士论文获卡内基梅隆大学电气与计算机工程系 A.G. Milnes奖(2024)。

本科期间，曾于2017年在哥伦比亚大学 (Columbia) 实习，师从 Xiaofan (Fred) Jiang 教授；亦在三菱电机研究实验室接受 Dehong Liu 指导进行实习，并先后在巴黎和山景城的谷歌研究院(原Brain团队)与Pablo Samuel Castro、Robert Dadashi 及 Matthieu Geist 合作开展研究。

所属院系：约翰霍普金斯大学，电气与计算机工程系

项目时长：4 年申请要求和方式

申请要求：·具备扎实数学基础和/或优秀编程能力；·积极主动，对探索重要、有趣乃至具有挑战性的问题充满热情。

申请方式：按照导师要求，向导师发送邮件和证明材料。经过双向选择后，向院校递交申请。