查宏远，目前担任香港中文大学（深圳）校长学勤讲座教授，数据科学学院执行院长。查宏远曾任佐治亚理工学院教授，于2020年全职加入香港中文大学（深圳）。查宏远教授目前的研究方向是机器学习及应用，他在计算机等相关领域的主流科技期刊和顶级学术会议上发表300多篇论文，曾获NeurIPS 2013最佳论文奖等奖项；据谷歌学术统计，截至2022年08月，谷歌H-index 84，总引用率超29000次。
学术主页：
https://scholar.google.com/citations?user=n1DQMIsAAAAJ&hl=en
王趵翔现为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授，研究方向包括强化学习，在线学习和学习理论等。研究内容包括强化学习中的收敛性、渐进界、鲁棒性、泛化性、差分隐私等，以及多智体强化学习和博弈机器学习等交叉领域。
个人主页：
https://bxiangwang.github.io/
于天舒现在为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授，研究方向包括面向离散问题的机器学习，组合优化和时序机器学习。目前进行中的项目包括机器学习辅助求解大规模旅行商问题、基于图模型的大分子药物生成、复杂时序系统解耦等。
个人主页：
https://mypage.cuhk.edu.cn/academics/yutianshu/
刘桂良现在为香港中文大学（深圳）数据科学学院助理教授，研究方向包括强化学习，模仿学习，可解释性人工智能和机器学习以及应用。研究内容包括基于自动驾驶场景的强化学习约束调条件推理，风险敏感的分布式逆强化学习算法以及应用。
个人主页：
http://guiliang.me/
香港中文大学（深圳）数据科学学院机器学习与应用方向招收博士生。该方向教师目前承担“Machine learning and applications”、“Foundations of reinforcement learning”等多个项目的研究。该方向强调扎实(soundness)和创新(novelty)，看重学生研究能力的培养。
该方向当前有博士后4名，在读博士生8名，以及硕士生和访问学生若干名。部分当前学生的信息可以参考以上教师主页“Student/学生”部分。
1. 本科或以上学历（申请制无需考研），具有计算机科学、数学、统计学等相关专业背景者；
2. 在校期间成绩优异，有扎实的数学基础，对科研有热情，有良好的英语阅读、写作能力以及编程能力。有研究经验者优先考虑；
3.
能够聚焦科研问题，热爱对未知的探索。
