在澳洲西澳大学读博？
一、在澳洲西澳大学读博？
博士没法办陪读签证了。年满18周岁则不能办理陪读,但可以换一种方式过去,那就是探亲。
二、澳洲读博全奖多少？
澳大利亚的博士全额奖学金每年高达15万人民币。相当于你在澳洲读博的期间还可以月薪过万，这实在是不敢想的一件事情。
澳大利亚的博士基本上都位于世界前80名，所以毕业之后回国任教还是创业发展都非常有帮助，这也就是为什么有很多人选择了澳大利亚读博的原因，澳大利亚读博并不需要一定要有硕士学位，只要本科毕业，外加这么一点点的工作经历就可以申请，也不要求你必须要有论文发表，只要你真正的想去做科研，一般导师都会非常鼓励你来澳洲读博。
三、澳洲和欧洲哪里读博好？
澳洲读博好
澳洲读博士，一般需要3-4年时间，每年的学费约在20000-35000澳元左右，不管是时间成本还是经济成本，和很多国家相比都不算很高，可以减轻不少压力。
另外澳洲博士项目大多提供有奖学金，还拥有许多可供选择的科研课题，可以让博士生和顶级科研人员一起进行研究和学习，并且澳洲博士毕业后，可以申请4年PSW签证，对于想留在澳洲工作的同学来说是一大利好。
四、2021澳洲读博全奖多少？
根据澳大利亚政府的最新政策，2021年澳洲读博全奖金额因学年和具体学校而异。通常情况下，全奖包括学费全免、生活补助和研究经费。
一般来说，全奖的金额可以覆盖研究生学费、生活费和其它相关费用，以确保学生在澳大利亚的学习和生活质量。
具体金额需要根据特定学校的政策和要求而定。有些学校可能会提供额外的奖学金或津贴，以帮助学生更好地完成他们的研究项目。因此，如果有意申请澳洲读博全奖，建议查看各个学校的具体政策和条件。
五、澳洲读博好拿pr吗？
好拿
澳洲读博拿pr将更容易。
博士一般是 3-5 年，大部分都可以在四年内完成博士学位。学费大约是两万到三万五澳币每年，具体费用看读啥专业。 PR 读博士是免学费的。一般读博士的都有奖学金。
六、申请澳洲留学读博有哪些要求？
澳洲留学读博士要求具有硕士学位或荣誉学士学位，学生必须证明自身有较强的研究能力，并找到符合个人方向的项目和导师；雅思最低要达到6.5、单项不低于6.0；
材料方面要求提供申请表格、推荐信、个人简历、学历学位证书及成绩单、研究计划书、挑选研究课题等资料。
七、核工程专业能去澳洲读博吗？
是的，核工程专业的学生可以去澳洲读博。澳大利亚有很多高校提供核工程相关的专业的博士课程，例如悉尼大学、新南威尔士大学、墨尔本大学等。在这些高校，学生可以找到各种与核工程相关的的研究领域，例如核反应堆物理、核聚变和等离子体物理等。在澳大利亚，核工程相关的专业的博士课程通常需要至少三年以上的研究时间和一定的论文发表要求。
需要注意的是，申请澳洲的博士课程需要满足一定的条件，包括学术成绩、研究经验和英语能力等。同时，澳洲的博士课程竞争较为激烈，申请者需要具备良好的研究能力和背景，并在申请过程中充分准备和展示自己的优势。如果需要更详细的信息，可以咨询相关专业老师或留学中介机构。
八、澳洲读博自费大概有多少？
在澳卅读博的自费生主要是澳新两国。合起来有十几万人。还是不少的。
九、人工智能方向有必要读博吗？
对于人工智能领域是否需要读博士学位，答案并不是一概而论的。取决于个人的职业目标、兴趣和具体情况。
以下是一些考虑因素：
1. 研究和创新：博士学位通常为你提供深入的研究机会，让你专注于某一领域的深入探究和创新。如果你有浓厚的兴趣，并且想要进行前沿的研究和发展人工智能技术，读博士学位可能是一个不错的选择。
2. 职业需求：在某些职业路径上，特别是在学术界或科学研究机构中，拥有博士学位可能会更有竞争力。一些高级职位和研究岗位可能对博士学历有明确要求。
3. 深度专业知识：读博士期间，你将深入学习人工智能领域的理论、算法和方法，并且有机会进行原创性研究。这将使你成为该领域的专家，并为你日后的职业发展打下坚实的基础。
4. 耗时和投入：博士学位通常需要较长的时间和大量的精力投入。你需要进行深入的研究工作、完成论文和进行论文答辩等。因此，如果你不愿意在研究上花费过多的时间和精力，或者你更倾向于实践和工程方面的工作，读博士学位可能并非必要。
总的来说，是否读博士学位取决于你对人工智能领域的兴趣、职业目标和个人情况。你可以考虑与已经在该领域从事工作的专业人士交流，了解他们的观点和经验，以更好地决定是否选择读博士学位。
十、人工智能相关专业应该读博还是读硕？
鉴于我目前的个人经历来讲
人工智能方向尤其是纯深度学习的那种，不要读博
想想这种方向读博之后你会面对什么
目前论文有两种导向
一种是发布新数据集，一种是魔改模型讲故事
你不得不靠着这两种导向做科研
然而主要的矛盾在于，这两个方向门槛太低，没有核心竞争力，而且做起来很没劲（对于我来说，没有明显理论指导和创新价值的都没劲）
每次改模型看提升的过程中，你都会怀疑自己做的到底有没有意义，我有多大的把握去证明这次会收敛到一个更好的解，这些都不得而知。然后每次都会重复的怀疑自己，我是谁，我在哪，我在做什么
在我亲身经历过这些以后，我发现问题不仅于此，另一方面是深度学习方向科研的技术栈太少了
不同于统计，计算数学，所谓深度学习和最优化理论关系不大，也不用探究收敛速度，误差一类。或者退一步来说，这个方向大多数的科研工作与数学计算关系不大，这会导致你在数学层面没办法拓展开来，而且不同于做系统框架，单纯做算法根本接触不到底层的东西
于是算法科研单纯的被割裂开了，想深究代码其根本，发现只是随机梯度下降那些东西；想深究数学根本，却发现无从考究
这是我内心最恐惧的事情
除了纯深度学习方向的博士，与其他方向结合的那种，我还在观望。例如强化学习那一套理论，就足够为你立下一个强有力的门槛，随机过程也可以让你有效的拓展出去。再例如音乐信息检索，自动混音这种，从专业性上，从数据分析上，本身就具有一定的门槛，且深度学习还没有完全占有音频音乐这一领域。其他的比如边缘计算加ai，ml system，感觉观望下来都可以入坑
不难发现，我目前在犹豫的那些方向，都能扎根，都能延展，而相较于单纯做深度学习方向的科研，不如搞一点明白了他在做什么，然后跑去做工程，打通整个深度学习的任督二脉，给自己的价值和给社会的价值都比单纯在此浪费几年时光要值得多
以上主观情感较多，酌情考虑
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