[錄取] USC CS PhD

[ittfie (kevin)]

 Program:
   Computer Science PhD, Fall 2018

 Research Interest:
   Machine learning, Theory

 Admission:
   USC          CS  PhD  2/7
   UW Madison   CS  PhD  2/17

 Rejection:
   UT Austin    CS  PhD  1/31
   Princeton    CS  PhD  2/9
   UW           CSE PhD  2/10
   Columbia     CS  PhD  3/10
   Brown        CS  PhD  3/12
   UIUC         CS  PhD  3/16
   Maryland     CS  PhD  3/25
   Caltech      CMS PhD  3/30
   Gatech       CS  PhD  3/31
   UMass        CS  PhD  3/31  (MS admission)
   UPenn        CS  PhD  4/4
   UCSD         CSE PhD  4/7   (interviewed)
   UMich        CSE PhD  4/10
   NYU          CS  PhD  4/11
   Purdue       CS  PhD  4/19

 Decision:
   USC

 Education:
   BS in NTU EE & MATH, (CS Minor)  2013/09 － 2018/01
      Overall/EE/MATH/CS GPA (4.3 scale): 4.14/4.11/4.02/4.23

 Test Score:
   GRE: V/Q/AWA 150/170/3.0
   TOEFL: 100

 Publication:
   1 * co-1st author top conference paper (CVPR) 申請時還再審

 Honors:
   書卷獎*2

 Working Experience:
   系上演算法助教

 Letters of Recommendation:
   都是電機系上的教授，一位研究指導教授，一位專題的教授，兩位修課教授

 心得:
   1.前言：高中就覺得自己會比較喜歡資工，不過那時是覺得電機學比較廣而且台大
   電機的招牌實在有點難抗拒，最後還是去讀電機。進入電機系後發現其實通訊和信
   號處理那些也滿有趣的，但大二那時候學電子學和實驗真的覺得很痛苦，同時間修
   資工系的課又覺得有趣很多，所以差不多那時候就決定以後不要再碰硬體了。至於
   出國讀書則是一直有在想，比較不確定的是究竟要申請 MS 或 PhD 。我比較特別
   的地方可能就是我有雙主修也有輔系，數學的話算是從小就很有興趣，所以倒不是
   為了要申請或做研究才去修數學系的課，而是剛進大學就有計劃要把雙主修完成。
   輔系的話一開始沒有很確定要不要修完，不過就像前面說的對資工系愈感興趣，而
   且想說以後要申請 CS 研究所，有個資工輔系可能有點幫助，所以大三之後修排課
   就優先把需要的課修一修。但因為雙輔的要求，我修資工和數學的課都僅止於大學
   部必修而已，不過我自己也是比較喜歡這種打好基礎的感覺就是了。即便如此我還
   是在電機系修很多 CS 相關的選修課像是消息理論、高等演算法、資訊勘測、MLDS
   等等，所以就修課來看背景應該還算足夠。

   2.研究：聽說要申請國外的研究所最好要有研究經驗，所以大三那時候就有在看要
   跟哪個老師做專題，但好像都沒有發現很感興趣的，現在想起來那時候有點故步自
   封，沒有多瞭解多嘗試不同的專題。主要也是我想做 ML ，然後我又對比較理論比
   較 fundamental 的東西有興趣，台大好像比較少做這方面的老師。後來大三寒假
   有看到中研院的王鈺強老師在收專題生的訊息，雖然 CV 我沒有到非常有興趣，但
   想說老師做的也是 ML 相關而且現在好像滿紅的，所以就嘗試看看。從那時候開始
   就一直跟王老師做專題到後來老師來台大，真的很感謝老師的指導，雖然專題生可
   能連兼職都不太算是，但老師對大家都很照顧，很願意花時間和學生討論，研究有
   成果後也很支持我們去投很好的會議。在老師的實驗室讓我學到做研究的過程與方
   法，雖然之後可能不會再做 CV 了，但這些經驗我想很多是相通的，而且也直接確
   立我讀 PhD 的決心。建議以後想做研究的人除了在找學校教授以外，中研院也滿
   多很好的老師，尤其是看到很多理論相關的人，幾乎都有在中研院工作的經驗，這
   是我那時候沒有多留意的。

   3.選校與申請策略：因為想說既然要讀 PhD ，而且看到似乎就算申請 PhD 沒上也
   有機會轉申請同一個學校的 MS ，所以我就決定全部都申請 CS PhD ，因為知道這
   年頭會很難申請，所以我就打算申請很多間，不過主要是推薦信數量的考量，最後
   申請 17 間，從結果來看這樣好像還不夠多... 。為了增加上的機會我就都沒申請
   "TOP 4" 的學校，剩下選校的方式因為是 PhD 我就沒有太在意整體的排名，主要
   是看 CSRankings 中 ML 的排名， Theory 的也參考一下。至於申請的方向，因為
   我唯一的 Publication 是和 CV/ML 相關，我其實也有考慮要不要以 CV 為申請方
   向，但是我後來發現 CV 真的非常非常多人想申請，我自己也沒有真的還想繼續做
   這方面，所以我就決定申請的時候完全不提我想做 CV ，以 ML 為主，然後盡量找
   比較偏理論的老師。我也有考慮 Theory 方面的，像是密碼學或複雜度理論方面，
   因為自認數學底子還可以(？)，而且聽說這個領域對於申請的人發的 paper 數量
   要求比較低，然而我對於這方面的了解真的非常有限，雖然以後也不排斥做這個，
   但也沒相關的研究經驗，所以最後還是以 ML 為申請方向，申請資料填有興趣的老
   師時除非同個學校 ML 方面我感興趣的老師不多才填 Theory 的。只是我之前的研
   究是應用方面的卻又想申請理論相關的，看起來可能有點來亂的感覺。

   4.申請資料：看到今年滿多人的心得差不多都是：推薦信 >> 研究成果 >> GPA >
   T/G > 其他，其實我自己的觀察也是這樣，可能現在 CS 申請太多，冷冰冰的數字
   和天花亂墜的經歷感覺教授也懶得看了，直接從認識的人中看有沒有適合的學生比
   較有效率，所以我倒不覺得像是 GPA, T/G 那些普遍有什麼硬門檻，如果教授真的
   很喜歡你的話那些應該都不是問題。反過來說如果沒有什麼發表，也沒有很強的推
   薦信的話，感覺成績和考試分數多高也不會引起教授的注意。話雖如此，我也花了
   蠻多時間準備我的 CV, SOP, 和英文考試等。和同屆的很多人一樣都是延畢一學期
   準備申請，下學期再去當兵，所以時間上算是充裕，也可以和同學互看 SOP ，不
   過我認為這個對申請結果的影響沒有很大所以就不贅述了。至於考試我英文沒有很
   好，又不太想補習，沒什麼興趣的東西自己讀起來也力不從心，所以結果也沒有很
   好，特別是 GRE 考了很多次也浪費很多時間金錢...。不過其實最後從身邊的人申
   請的結果和英文考試成績來看我覺得沒有太大關聯，因此與其拘泥於要多一兩分才
   能達到什麼門檻的話倒不如花多一點時間把研究做好。

   5.面試、聯絡教授：我有兩個面試，首先是一月初 UCSD 的 POI 聯絡我想要找我
   Skype，不過那天通話的狀況不是很好，我也講得很爛，後來就不了了之了 QQ 。
   大概隔兩個禮拜又有 USC 的教授說想和我聊聊，我就多練習了一下，特別是把我
   們投去 CVPR 的那篇再練習講看看，不過那天一開頭教授就說：「恭喜你，我們已
   經把你推薦給學校了」，瞬間就如釋重負，接著就和老師隨便聊了，在之後大概兩
   個禮拜收到學校正式的 offer 。至於寄信聯絡教授我從十二月底就有開始在做，
   大概就是看過有興趣的老師一兩篇論文後，和他說自己對他的什麼研究方向很感興
   趣，並介紹一下自己，稍微問一下有沒有要收學生這樣。大概有三分之一的教授會
   回信，但也通常都是你的條件很好我會再看看就是，現在來看我自己是覺得對申請
   結果完全沒影響，像是 UCSD 聯絡我的教授我之前有寄信，事實上他那時候也有回
   信給我，但面試的時候我和他提到這件事時，他是說：「喔對我要聯絡你的時候才
   發現你之前有寄信給我」。結論寄信雖然不一定會有幫助，但至少沒有什麼壞處，
   或許要多想一下該怎麼從很多類似信中吸引教授的注意。

   6.結語：感覺現在大學畢業要直接申請 PhD 越來越難了，如果有這樣的打算的話
   一定要及早找適合的老師和實驗室開始做研究，然後其實畢業後多留個一兩年累積
   Publication 應該都是可以考慮的。我覺得以現在 CS 競爭激烈的程度、而我研究
   經驗不算豐富、硬要說的話算是轉兩次領域的背景來看（EE->CS, 應用->理論），
   能有這樣的結果真的十分幸運了。感謝指導我與推薦我的老師，也謝謝幫助支持我
   的家人朋友，也謝謝留學板，如果有問題的人也可以站內信問我。

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