Since this page is about recruiting Chinese graduate students, it is written in Chinese. If you cannot read Chinese and want to join our group as a graduate student, please write me in English.¹

关于研究生招生（持续更新中）²

本研究组主要招收科研方向硕士，科学研究是本研究组的最重要组成部分。

一、招生计划

(1) 招收对象：我主要招收希望有志于从事科学研究³的硕士研究生(无论是专业型还是学术型均可)，如果你真想做研究，我会手把手教你！

(2) 招收专业（硕士）：

1. 招生专业（与他人共带，由我指导）：计算机科学与技术、软件工程、计算机技术、人工智能

(3) 拟招生人数：欢迎报读2025年秋季入学的你写信联系，本人所在团队(ISSS@GDUT)招生名额充足，本人拟招收2~3名研究生：

1. 2025年入学学术型硕士（3年制），1～2名。
2. 2025年入学专业型硕士（科研方向），1～2名（3年制，培养方式与学术型硕士相同）。

(4) 联系方式：jianjieluo@gdut.edu.cn

二、课题组研究方向

(1) 研究领域：机器视觉与多媒体

1. 机器学习（这是什么？）
2. 多模态机器学习（这是什么？）
3. 计算机视觉（这是什么？）

(2) 目前研究课题：1）图像/视频描述生成；2）视觉与语言多模态理解；3）视觉合成；4）视觉合成鉴伪

三、其他说明或要求

1. 对于学术型硕士（含专业型硕士（科研方向）），主要是研究学术问题。在此过程中，你会接触到大量的计算机编程实践、多服务器的协调管理与调度以及算法实现，这些都将在很大程度上锻炼和提升你的计算机编程能力。除此之外，从事学术研究，能够让你学会如何理解他人观点、清晰地阐述自己想法、将其落笔成文，并有效地说服他人接受自己的观点。我坚信，这些收获也会在你未来的职业发展道路上起到关键作用。
2. 我对学生的研究态度有着较高要求，起码要具备研究生该有的样子。读研究生意味着要真正掌握一些扎实的知识，所以希望你热爱科研工作，能够勤奋刻苦、积极进取、不怕失败（这一点至关重要），并且在团队协作中，懂得尊重其他成员。如果你只是想敷衍地混个学位，对科研毫无热情，那就不用联系我了。
3. 专业技能要求：本课题组研究生在入学前除了需具备本科相关课程基础，包括但不限于线性代数、概率论与数理统计、数据结构与算法分析、Python 编程以及数字图像处理等，还需要提前了解深度学习与培养科研素养，以下提供三门优秀线上课程作为学习参考：
   • 李飞飞等《斯坦福大学 CS231n》课程：该课程聚焦于计算机视觉领域的深度学习，涵盖卷积神经网络、图像分类、神经网络优化等核心内容，理论与实践并重，能够为学生在计算机视觉方向的研究提供坚实基础。
   • 李沐《动手学深度学习 PyTorch版》课程：该课程以实践为导向，通过丰富的案例和代码实现，深入浅出地讲解深度学习的基本概念、算法及应用，涵盖从基础的神经网络到先进的Transformer等众多主题，有助于学生快速掌握深度学习的精髓并在实际项目中灵活应用。
   • 彭思达等《图形视觉科研基本素养》课程：该课程为科研初学者呈现了一条全面的学术研究路径，引导他们以系统性方法探究计算机视觉和图形学领域的科学前沿。课程从建立领域视野起始，经由科研课题选择、技术方案设计，再至实验设计、方案优化、论文投稿管理、论文图表设计、论文撰写、自我评审与 rebuttal，以及学术报告技巧习得等环节，覆盖科研全程关键步骤。
4. 我会尊重每位同学的发展需求，所以请在联系时如实告知你未来规划的真实想法。读研期间在完成课题组基本要求后，如果你希望毕业后进入工业界找工作，我会帮忙推荐字节跳动、华为、京东、深信服、上海 AI Lab、智象未来等企业的实习/算法岗；如果你希望毕业后继续读博深造，我会帮忙推荐到中科大、中大、华工、哈工深、港中深等高校。