剑桥大学哈默顿学院AI人工智能与大数据博士后研究班

【学院介绍】

哈默顿学院是英国剑桥大学的其中一个学院，成立于1768年，原为剑桥教师学院，现有建筑物建于1824年，拥有深厚历史底蕴。学院位于剑桥学院群落南端，环境优美宁静，远离城市喧嚣，提供理想的研究氛围，1976年正式并入剑桥。哈默顿学院的学生以学习文科居多，尤其是教育学，因为剑桥的教育系Education Faculty就在哈默顿学院的后门外，所以有学生戏称可以穿着睡衣去上课。哈默顿学院的建筑以红砖为主，其中最古老的建筑是吃饭厅，据说建于 17 世纪。而其他部分 可 以 说 较 为 年 轻 ， 门房1997年由爱丁堡公爵奠基。学院内有美丽的草坪作英式橄榄球的训练场地，因而学院的橄榄球队的成绩十分令人瞩目。哈默顿学院是剑桥较具吸引力的学院之一，新旧建筑融合了宽敞的树林，远离嘈杂的城市中心。它也是学生人数最多的学院之一，拥有繁荣和多元化的小区。哈默顿学院所有的学生宿舍都在最近十年内重建或翻新，住宿达到非常高的水平;学校提供比剑桥任何其他学院更多设备良善的住宿，并有互联网连接(有线或无线)。本校的图书馆十分现代化，储存丰富，并且是轻松舒适的课业研读场所。

【项目简介】

桥大学哈默顿学院（Homeron College, University of Cambridge）隆重推出“AI 人工智能与大数据博士后研究班”。本项目专为已获得博士学位的中国及亚洲地区高级管理者、资深研究人员及行业领导设计，旨在提供一个融合前沿研究、实践洞察与全球视野的高端学术平台。

突破传统学位教育框架，本项目聚焦AI与大数据前沿领域，强调研究能力提升、创新思维培养与实践问题解决，助力学员在科技浪潮中引领变革。

【项目价值】

深化前沿研究：聚焦AI与大数据核心领域，提升独立研究、批判性思维与创新能力。

贯通学术与实践：课程紧密结合产业前沿，通过案例研究、企业参访等形式，促进研究成果向商业价值转化。

构建全球网络：融入剑桥学术圈层，与学者、业界领导及国际同行建立终身学习与合作平台。

沉浸剑桥精髓：亲赴剑桥大学哈默顿学院，深度体验世界学府的学术氛围与文化底蕴。

【项目特色】

学府资源：依托剑桥大学及哈默顿学院的卓越学术声誉与研究资源。

前沿研究领域：聚焦AI与大数据核心技术（深度学习、强化学习、大规模计算等）及其在金融、医疗、营销等关键场景的应用。

多元化学习模式：由剑桥大学资深教授及业界权威专家领衔授课与指导。

精英小班教学：每期限额20名学员，确保深度交流与个性化关注。

灵活语言支持：采用中英双语培养模式，降低语言障碍。

国际化精英平台：汇聚亚洲地区学员，构建高层次国际人脉网络。

【学习安排】

学习形式：7天6晚赴英国进修，5天集中授课及参访

学习地点：英国剑桥大学哈默顿学院

证书授予：申请人须持有博士学位

招生规模：每期限额20人

证书授予:学员完成规定的研究计划提交并赴英完成学习模块后，将获得由剑桥大学哈默顿学院颁发的“研习证书”(Certificate of Post-Doctoral Development Programme)。本证书可申请英国外交部海牙公约认证（Apostille）。

【师资团队】

艾瑞克.赖敏博士 Dr.Eric Levy

艾瑞克.赖敏博士是剑桥大学贾吉商学院市场营销大学讲师，拥有美国西雅图华盛顿大学管理学博士和宾州州立大学工商管理硕士学位。他专注于消费者行为和心理学领域，在MBA、EMBA、高管教育和博士项目中教授相关课程。曾为Accenture、Deloitte、波音、壳牌等多家知名企业高管授课，并担任BrandMemo科学顾问，提供品牌战略和消费者心理学咨询。其研究成果发表于《营销学杂志》《人格与社会心理学杂志》等权威期刊，并在多个国际学术会议展示。

亚力.思迈滋博士 Dr. Alex Smeets

亚力.思迈滋博士是剑桥大学贾吉商学院的成员之一，同时经营着自己的创新和研发资助咨询业务，以为企业家、小企业和大学提供服务。他拥有剑桥大学材料科学博士学位。作为Innovate UK、欧盟委员会和EUREKA欧洲之星秘书处的拨款申请评估员，积累了丰富的经验。目前，他在剑桥大学商业化公司剑桥企业协助开展国际外展计划，为希望从剑桥现象中学习的全球大学和公共部门组织提供咨询、培训、指导和访问计划。同时，他也是圣约翰创新中心的助理，该中心为早期知识型企业提供灵活的住宿和支持环境，并且是英国区Growth Accelerator服务的注册和合格教练。此前，他曾在牛津创新担任区域总监，并在剑桥圣约翰创新中心担任执行董事。

彼得·里欧博士Dr. Pietro Lio

彼得·里欧博士是剑桥大学计算机科学系的计算生物学教授，也是人工智能集团的核心成员，拥有意大利佛罗伦萨大学复杂系统和非线性动力学博士学位以及帕维亚大学遗传学博士学位。他专注于利用生物信息学、计算生物学模型和人工智能学习整合不同数据类型，以解决生物复杂性问题，尤其是在生物医学领域，通过整合多层面数据，提升复杂疾病诊断的准确性，预测疾病轨迹，并助力治疗方案的制定。