人工智能基础博士培训中心（EIT CDT）致力于人工智能和机器学习理论与方法的核心研究。其目标是推动基础性进展，有望在与人类福祉相关的各个领域带来变革性影响，以此支持艾利森技术研究所的使命。
国家/地区
英国
学校
牛津大学
专业大类
理科
专业阶段
专业细分类
计算机科学与信息系统（偏理科）
学制
4年
学费
34,700英镑
申请要求
申请人需持有或预计获得英国一等或强二等一荣誉学士学位，专业为统计学、数学、计算机科学、工程、物理或密切相关领域。中国学生若申请要求“强二等一”的课程，通常需毕业于双一流/原985/211高校且均分85%以上，或其他院校均分90%以上；若低于90%，须另具硕士学历且及格。若申请要求“一等学位”，则需双一流/原985/211高校均分90%以上，或其他院校95%以上；若低于95%，亦须具备及格的硕士学历。虽不要求硕士学位，但具物理科学背景者通常应完成四年制本硕连读课程，或以相关硕士阶段优异表现替代本科学位要求。美国学士学位申请者通常需GPA 3.6/4.0以上，但录取者多在3.8以上。具备人工智能研究经验（如发表论文、实习或项目经历）将被视作学术资质的有力补充。
语言要求
总分7.5；听力7.0，口语7.0，阅读7.0，写作7.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 7.5 | 7.0 | 7.0 | 7.0 | 7.0 |
总分110.0；听力22.0，口语25.0，阅读24.0，写作24.0
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 110 | 24 | 22 | 25 | 24 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-28 | - | 2026-01-08  0天 | 已截止 |
课程描述
本研究领域分为三个主要方向：基础、应用与系统。
基础研究侧重于深入的数学分析，旨在发展和深化对具有广泛人工智能（AI）应用潜力的概念的理解，如学习理论、优化方法和随机分析。研究人员也致力于对已在实证研究中证明有效但缺乏理论解释的AI方法进行数学分析。
应用研究以现实问题为导向，重点在于对基础概念进行实质性改进，以满足具体应用需求，研究多模态数据融合、缺失数据处理、实验设计及因果推断等问题。研究人员可能重新构建那些在实际应用中表现优异但基于启发式设计的AI方法，使其建立在更坚实的理论基础之上，从而提升并拓展其应用范围。
系统研究关注大规模AI系统的设计、部署与维护。研究人员可能通过形式化分析来理解这些系统的特性，或大幅调整和发展基础理论，以支持更优系统的设计。研究主题包括可扩展性、资源利用、安全性以及算法公平性等。
基础研究侧重于深入的数学分析，旨在发展和深化对具有广泛人工智能（AI）应用潜力的概念的理解，如学习理论、优化方法和随机分析。研究人员也致力于对已在实证研究中证明有效但缺乏理论解释的AI方法进行数学分析。
应用研究以现实问题为导向，重点在于对基础概念进行实质性改进，以满足具体应用需求，研究多模态数据融合、缺失数据处理、实验设计及因果推断等问题。研究人员可能重新构建那些在实际应用中表现优异但基于启发式设计的AI方法，使其建立在更坚实的理论基础之上，从而提升并拓展其应用范围。
系统研究关注大规模AI系统的设计、部署与维护。研究人员可能通过形式化分析来理解这些系统的特性，或大幅调整和发展基础理论，以支持更优系统的设计。研究主题包括可扩展性、资源利用、安全性以及算法公平性等。
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