项目定位
该项目为研究导向型博士培养计划,旨在培养学生从事学术界或工业界前沿研究工作。2026年秋季起,纽约大学将整合库朗数学研究所与坦登工程学院的计算机科学资源,形成跨校区联合培养机制,覆盖超过250名全日制博士生。
核心优势
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跨学科资源:学生可访问纽约两大创新区域(曼哈顿与布鲁克林)的学术资源,毗邻世界研究实验室。
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资金保障:所有录取学生均获全额博士奖学金,涵盖学费、九个月生活津贴及健康保险,无需依赖导师项目资金。
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灵活发展:支持学生在纽约大学上海校区或阿布扎比校区开展研究(需在纽约完成首年课程)。
培养体系与要求
1. 知识广度要求
学生需在第二年5月15日前完成四个模块的考核:
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算法核心:通过荣誉算法课程考试(成绩A/A-)
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系统能力:修读高级系统课程(A/A-)或完成软件开发项目
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应用领域:选择人工智能/计算机视觉/机器学习等方向课程(A/A-)或通过学科考试
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自由选修:补充理论课程或额外系统/应用类课程
2. 研究深度考核
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研究项目:第二年确定导师与研究课题,组建考核委员会。
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深度考试(DQE):
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领域知识测试:针对特定研究方向(如类型理论、计算学习理论等)进行笔试或口试
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研究成果答辩:展示原创性研究进展(需超越文献综述或技术复现)
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两次考试机会,通过后方可继续资助
3. 教学实践
第三年结束前需担任至少一门课程助教,并参与教学培训。
4. 论文流程
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开题报告:第三学年提交研究计划,经导师委员会审核后公开答辩
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论文答辩:完成原创性研究后进行最终答辩
5. 学术标准
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课程GPA保持3.5以上(高于研究生院3.0的基本要求)
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需完成72学分,其中至少32学分在纽约大学修读
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最长修业年限10年(若转换硕士学分则缩短至7年)
申请与资助
▸ 关键时间节点
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申请截止:每年12月12日
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全球校区选项:申请时需注明是否参与上海/阿布扎比研究计划
▸ 申请材料
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目的陈述与研究计划
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3封推荐信(重点评估科研潜力)
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学术简历与成绩单
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英语成绩(托福/雅思,英语国家学位获得者可豁免)
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GRE非强制提交
▸ 资助体系
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全覆盖支持:学费减免+九个月津贴+健康保险
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额外津贴机会:
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担任课程助教可获得补充报酬
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获外部奖学金者享受25%的津贴上浮
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研究助理岗位:超半数学生通过导师科研项目获得资助
课程资源示例
广度课程选择
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算法:荣誉算法分析(CSCI-GA.3520)
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系统:高性能计算机体系结构/分布式系统/操作系统等
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应用:计算机视觉/机器学习/自然语言处理等
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理论:密码学导论/计算理论等
项目特点总结
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跨校区协同:整合纽约两大校区资源,提供国际化研究平台
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严格进阶机制:通过分阶段考核(广度→深度→开题→答辩)保障培养质量
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资金可持续性:奖学金与科研资助双重保障,支持学生专注研究
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学术共同体建设:依托纽约区位优势,促进学界与产业界深度互动
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