中午到實驗室打開msn和hotmail就收到了GIT的Offer：“...Your financial support includes a tuition reduction to $25 per term as part of a Graduate Research Assistantship with an initial monthly stipend of $2,131...” 415之前答復(fù)。感覺這個offer來得挺早。上Gradcafe刷了一下，發(fā)現(xiàn)CS方向大批放offer的還是只有UIUC第一輪的TA，以及一個Berkeley的口頭offer(某海本)，GIT一個都沒有。其它所有學(xué)校幾乎都還沒消息。收到offer還是很開心的，但并沒有想象的那么激動。為這個努力了太久，走過許多曲線救國的道路，很多激情最后都沉淀成了信念，覺得是水到渠成的事了。
據(jù)說GIT每個月要交很多雜費，RA的錢稅后大概也就1700-1800左右。減去雜費后很少了，剛夠生活(待求證)
報一下背景：
學(xué)校：某二流985 EE本科，弱背景弱GPA 82;HKUST EE MSc/ECE M.Phil，GPA 4.0/3.81
Paper：2篇1作Top conf，1篇1作Top conf在投，1篇1作Top Journal，2篇1作2nd tier conf，n篇3作或以后的2nd tier conf
研究經(jīng)歷：曾在深圳某研究所一個不錯的實驗室實習(xí)，現(xiàn)在CMU Robotics Inst做RA，研究生期間研究經(jīng)歷比較多。
推薦信：HKUST MPhil導(dǎo)師，深圳實習(xí)導(dǎo)師，CMU導(dǎo)師
語言成績：GRE 155/167/3.5 TOEFL 111 (30 30 23 28)
方向：機器學(xué)習(xí)，計算機視覺
寫一寫面試的經(jīng)歷吧：
1月13號收到套磁老師的信問有沒有時間面試，想測試一下我的English communication ability。他說覺得我的GRE Verbal不是super high(但我覺得T才更能反映= =)。16號面完，18號收到的offer。套磁的老師非常nice，之前曾幫我把材料給highlight了，說是讓更多教授能看到。還說“If u get offer from MIT Stanford CMU Cornell, u should go.”(但我覺得這些學(xué)校除了CMU好點其它希望都不大)。面試完說，會talk to the admission committee。
面試的過程非常順利，英語一直都不是我的弱項，而且自己做的Topic也都比較熟悉。還要感謝在HK的研究經(jīng)歷，每次跟老板meeting都是用英語聊research的，所以習(xí)慣了。先前特意準(zhǔn)備了一些他可能問到的問題，但實際上面試的時候沒用上太多，基本在自由發(fā)揮。
晚上10點左右開始的面試，聊了大約4、50分鐘。從時間判斷應(yīng)該是Personal的那種，非committee。
一上來先簡單地問候了一下，然后還問了一下我申請其它學(xué)校的情況，問大約什么時間出結(jié)果，我說大概二月。再就問assistantship會不會跟offer一塊來，我說Stanford可能會給AD，其它很多學(xué)校應(yīng)該是PhD offer means assistantship.
然后似乎是對著我的簡歷從本科問起。問了一下本科學(xué)了哪些課以及背景，我特意強調(diào)了一下本科的Program比一般EE Program更重Math和Computer。
然后聊到HK的經(jīng)歷，問MSc跟MPhil有什么區(qū)別。我回答MSc是by course的，MPhil是by research的。順帶聊了一下自己在MSc時候的研究經(jīng)歷。
再就是著重問MPhil的課程，問有多少課跟機器學(xué)習(xí)和計算機視覺有關(guān)，我說幾乎所有的都是，把課程題目和內(nèi)容簡單列了一遍。然后問convex optimization學(xué)了什么，stochastic process怎樣之類的。其實問這些的時候我有些虛，因為很多東西忘得差不多了，我就很模糊地回答convex用的是Stephen Boyd的教材，但比Stanford的公開課簡單。學(xué)習(xí)怎樣把一些優(yōu)化問題formulate成convex的，還有KKT condition。。。如此這般。Stochastic我拿的是B，因為自己確實不是很喜歡這門課，所以也老實承認(rèn)了。扯了一下Bayesian Probability, Kalman Filter。教授則說他研究的問題很多跟Stochastic Process還是很有關(guān)的，囧。
然后是自由地聊我的研究和他的研究，聊了一下我的paper，還問我對計算機視覺和機器學(xué)習(xí)的關(guān)系，問我現(xiàn)在CMU做的project。他則提到了音樂流派的分類，說對這個有興趣，問我有什么idea。我一時語塞，因為從來沒做過音樂的分類，實在沒研究過音樂該怎么提特征。隨便想了兩個很簡單的方法，用傅里葉變換，或者是用類似Image Classification里面的Bag of Words方法。最后實在不行了，說沒太研究過音樂的特點，不知道怎么去抽特征。他就提到了用Deep learning的方法自己學(xué)特征。我一下就后悔了，怎么沒想到這個。
還聊到研究方向的問題。我感覺我和他的研究方向還是有些區(qū)別的，但我說只要跟機器學(xué)習(xí)有關(guān)的東西，都會感興趣。
最后教授鼓勵說“It's a nice chat. Your research profile is very competitive.” 我聽了很高興，覺得聊得還是挺開心的，希望應(yīng)該不小，只是沒想到offer來得這么快。
關(guān)于CS方向的申請還有些個人感覺想分享：
1. 首先我覺得這個方向競爭實在是太激烈了，尤其是機器學(xué)習(xí)和視覺這塊，這個不必贅言了。每年招生的Group就屈指可數(shù)的那么一些，國內(nèi)卻冒出越來越多的拔尖學(xué)生，而且是厲害得令人咋舌的水平。我所了解的就有3個本科生，都是接近4的GPA，清華浙大復(fù)旦這樣的Top高校，本科就有一兩篇一作top conf，甚至是PAMI和IJCV這樣國內(nèi)教授沒多少能發(fā)的Top AI Journal。這樣的本科生大多有MSRA實習(xí)經(jīng)歷，或者在一些著名的大學(xué)實驗室做研究，帶的老師都能寫出很有分量的推薦信。這些學(xué)生基本橫掃四大了。另外我身邊也有認(rèn)識的兩個好友申同一個方向，他們的背景都比我好。其中一個是清華的本科香港的研究生;另一個本科生也是top gpa, ACM-ICPC, 本科發(fā)了top conf。
2. 申請PhD拼的就是Research，學(xué)術(shù)學(xué)術(shù)再學(xué)術(shù)。如果是研究生，PhD application會focus在研究生期間的研究經(jīng)歷上，Paper是最重要的。CS方向這幾年最看重的還是Top conf，效果是Top conf>= Top journal>journal>conf。
3. 如果是本科生，學(xué)校和GPA就很重要了。。。研究經(jīng)歷相對沒那么有要求，但反之如果有拿得出手的研究經(jīng)歷，會非常impressive。其實GPA和學(xué)校背景，歸根結(jié)底還是為了evaluate你的research potential。
4. 申請PhD，推薦信絕對比很多人想象的要重要。前提是你的老板在某個領(lǐng)域是比較famous的，比如是fellow級的人物。他們有自己的圈子，推薦的學(xué)生大多也都去了那個圈子。你會發(fā)現(xiàn)有的教授推薦信在某些系統(tǒng)的學(xué)校非常work，在別的就一般。
還有些細(xì)節(jié)，比如UIUC的T口語卡24。如果過了24，你的機會就大很多(Committee第一輪提前選出來，F(xiàn)ellowship or TA，今年的已發(fā))。如果沒有，你只有等教授主動來要你幫你說話(一般要經(jīng)過面試，第二輪，競爭比第一輪殘酷得多)。我到現(xiàn)在都沒收到UIUC的面試通知，感覺希望有些渺茫。早知如此寧可其它section的分?jǐn)?shù)少個10分，也要把口語部分刷上24了。
最后祝大家申請好運，新年都拿到自己心儀的offer。時間不早了，明天還要Meeting，先停筆睡覺。在CMU混了一段時間，對這邊的情況也有所了解。等有時間我希望能寫一寫CMU這邊的情況和申請(尤其是AI這塊)，再就是關(guān)于寫學(xué)術(shù)流PS和推薦信的一些Tips。
