应用数学背景跨专业申请CS

本科：西安交通利物浦大学
专业：应用数学
GPA：英制分数 70，77，85+（大三预计）（后续可能需要WES认证，感觉分数勉强也够了）换算以后应该有3.8的样子。
大二第一次接触代码-java，一发不可收拾，对计算机，算法设计，编程有着强烈的兴趣，后续有了申请美国CS M.S.的打算，做research的过程中，接触到ml，发现自己产生了极大的兴趣，既要编程的能力，也需要数学功底，感觉比较合胃口，所以把其当成了一个自己希望的研究方向。

成果：
一篇图像切割的一作conference paper（不算太烂）；
一个协助校外生物图像识别的paper（还没有发，估计能够水一篇journal？）；
一个小patent（估计在申请学校前申请不下来了）；
一个伤口识别的算法谱写的project（算是给老师打工）；
参加过数学建模国赛，美赛，结果并不好（个人感觉数模好难，团队整体素质要求好高，一直没能达到，另外，论文的书写真的很重要！！！）；

代码能力：
java：玩到了多线程（自己做过传统2D小游戏：俄罗斯方块，贪吃蛇等）；
matlab：图像处理的research都是用matlab进行实现的，应该算是经过了大量代码的实现，习得一点矩阵编程的思想（我很尴尬的承认：目前最熟悉的语言是matlab）；
c++：抱着学习编程精髓的想法学习了一阵子（中间间隔了两次，没有什么大量实现代码的经验，最多就是刷过几道算法题）；
python：因为该语言最近比较火，在一个因为个人开始着手深度学习的research所以开始学习（目前属于熟悉阶段，个人感觉有点像java和matlab的结合体，比较好学）；
目前正在整合github代码库，准备立一个有痕迹的代码能力证明。

标准化考试：toefl: 100；gre: 320+3.5
目标：暂时希望以后从事ml领域的研究，走AI路线，考虑到ml水深，有在美国读完C.S. M.S. 继续读PHD的想法（不过不一定，说不定会改变主意）。

问题：
问题很多，目前状态简直摸着石头过河，学校建校历时短，没有学长学姐应数跳过cs，而且我还是打算diy跨专业，希望各位大佬给些建议，小生在这里谢过了。
我在这里呢，问几个具体的问题：
1. 既然是跨专业申请，那么一般来说我的学分可能和他要求的学分相差比较大，人家cs都要operation system, data structure, algorithm, architecture，而我数学就一个cse课程java，然后一堆数学课程 real analysis 1, real analysis 2, complex analysis, discrete math, advanced linear algebra, pde, ode, or啥的，那么一般来说我需要通过什么方式来有效弥补这方面的不足，还是我只能申请那些开设跨专业申请的program,如果是，一般来说这些信息在官网上都是可以具体查询到的嘛？
2.有想过直接申请phd，不过.. 我感觉以现在的实力以及本科背景还是差一大截子，不过还是打算试一试，毕竟我也算是做过ml相关的东西，并且也非常有兴趣，方向大致已定，那么除了看官网外，还有哪些行之有效的途径来获得大学教授的研究方向以及信息？
3.除了学校官网外，有哪些行之有效的途径来了解大学的program？
4.学校的选取问题，被学长推过不少，不过，针对于ml的program，大佬们认为，以我的程度能够申请的到的ml program有哪些值得推荐的呢？
5.另外，还有哪些专业各位大佬们觉得可能会合我路子，比如data science之类的？


小生再次谢过了。






补充内容 (2017-4-28 03:12):
当前状态：大三下半学期中，闲杂时间熟悉tensorflow api以及python科学运算包，暑假计划做一个image to image 生成式神经网络模型的应用。
也欢迎对ml有兴趣的朋友前来交流，小生还处于入门阶段，请多多指教。

Adopteruf 发表于 2017-5-2 13:24
谢谢 你的回答。
表示同意，ml确实已经泛滥了，或者说大数据这波不知道会淹死多少人，我选择ml的原因一 ...

-baidu 1point3acres五月初会从Georgia Tech的CS毕业，然后去University of Washington读Applied Math PhD

举手！我是applied math undergraduate 申请的 cse ms，我发现这种申请方式并没有劣势，反而有优势，尤其对ml
1. CSE和CS在很多学校好像有区别，好像学过data structure & algorithm就够了。我在之前也没有学过computer architecture和system（这些都是在ms期间自己学的），但是收到了很多admission。
. ----2. 现在ml这个方向已经泛滥了，几乎所有系的人都在做，ms也都转专业到这边来了，水涨船高，入行需谨慎。如果方向真的定死了的话，除了看老师的主页，也可以看看顶会的paper（比如nips，icml），了解了解圈子里的人，看看哪些学校分别有哪些active researcher，然后有针对性地选择自己想做的方向吧。
3. 联系你们学校前辈们，问问program的基本状况吧。
4. 不知道。（而且据我了解，我只知道cmu有专门的ml program，其他的都混在cs，stat下吧？）
5. math, physics, statistics, finance, ieor ... 方向很多的，真的一定要来挤这班车吗。。

luckystarufo 发表于 2017-4-28 01:14
举手！我是applied math undergraduate 申请的 cse ms，我发现这种申请方式并没有劣势，反而有优势，尤其对 ...

谢谢 你的回答。
表示同意，ml确实已经泛滥了，或者说大数据这波不知道会淹死多少人，我选择ml的原因一个是热衷计算机，喜欢代码，喜欢cs的思想，喜欢ml的思想，另一个是因为数学出身可能想从事cs相关的领域ml是一个不错的选择，或者是计算机识别识别 模式识别 不过差不多都和ml挂钩
说实话，个人对ml的大局了解还是少之又少，所以打算现如果ms试试水，或者先读一个general的cs试试水
敢问答者现读哪里？

luckystarufo 发表于 2017-5-3 00:16
五月初会从Georgia Tech的CS毕业，然后去University of Washington读Applied Math PhD

真是厉害呀 GT CS的申请难度很大的吧，读的是ml方向的？
UW 再去读 applied math phd 是觉得为了增加深度还是得读数学？

看到同校学弟了。你这个成绩挺不错了。经济学弱学长也在想转CS

遇见未见 发表于 2017-5-3 16:28
看到同校学弟了。你这个成绩挺不错了。经济学弱学长也在想转CS

哈哈 加油

Adopteruf 发表于 2017-5-3 14:28
真是厉害呀 GT CS的申请难度很大的吧，读的是ml方向的？
UW 再去读 applied math phd 是觉得为了增加深 ...

对。读的ml和hpc。
GT College of Computing这里的申请难度应该算不上大，因为招的人比较多。
去读 amath 一方面是觉得需要增加深度，没有新的数学物理工具以及分析方式，更多的时候觉得自己是在无病呻吟。但是主要原因是我觉得这个方向实在太浮躁了，鱼龙混杂，（当然我不否认cs phd有很多牛人），我只是比较讨厌嘈杂的环境。不如尽量去找一个更能dive deep的academic ecosystem。

luckystarufo 发表于 2017-5-4 02:16
对。读的ml和hpc。
GT College of Computing这里的申请难度应该算不上大，因为招的人比较多。
去读 ama ...

嗯嗯，cs那里浮躁的原因大概是因为大部分人都是job oriented的感觉吧。
确实，有时候自己写大量代码的时候会感觉到莫名的浮躁，不像做数学，一步一步手写的推导让人很平静，精神很集中。
那你读的amath phd还是延续ml的方向？

Adopteruf 发表于 2017-5-4 11:44
嗯嗯，cs那里浮躁的原因大概是因为大部分人都是job oriented的感觉吧。
确实，有时候自己写大量代码的时 ...

还在物色。可能会去看看computational neuroscience，brain computer interface，属于uw强项吧。或者去做个接地气的data-driven dynamical system。（最近quantum computing也要起势的感觉，也准备了解了解。）