给想读ML related PhD的同学，UT Austin ECE & CS情况超详细介绍

时值新一年决定去向之际，特地分享一下LZ在UT两年经历后对学校的认知，因为地里很多关于UT的软硬件找工贴，于是LZ结合自身经验写一个面向想读PhD的同学的院系总结，特别是ML related的方向。LZ录取到UT是17Fall ECE MS，这学期正式转入PhD program，导师一个在CS一个在ECE（主要导师在CS，ECE老师co-advise），研究方向是machine learning算法（ICML，NIPS，ICLR，etc.）。

UT做ML的老师主要集中在ECE和CS两个系，由于LZ的program是ECE（虽然现在感觉自己90%是一个CS学生），所以先详细介绍一下ECE的情况。LZ所在的ECE DICE（decision, information, and communication engineering）track是department下最大的track（应该？），虽然从名字看出这是一个通信related track，不过这个方向的许多大佬（optimization，control，signal processing，information theory等等）近年转来做ML成果丰硕，当然，也不缺很早就开始做data mining / ML的教授，这使得UT ECE成为ML professor的大本营之一，也吸引了很多CS的PhD学生来找advisor。WNCG是DICE track afflicted的一个研究机构，是ECE最大的实验组之一，也是phd学生主要的funding来源，近几年加大了在ML/AI方面研究的投入，包括recruit related faculty，加大industry合作以及成立UT-MINDS（传送门：http://data.ece.utexas.edu/）。DICE track的学生录取质量一流，在ECE各个track中的bar是比较高的（应该？因为据我了解，身边的同学都是各个国家的top university），因此录取的学生大部分都会读PhD。仰仗WNCG的声誉，很多学生PhD毕业后的去向都不错，做ML的包括Facebook AI research，Google research，amazon AI etc，以及转去做quant，two sigma，citadel之类。找faculty的人也有找的很不错的（一般先读post-doc），有同级学校如UIUC，Cornell，Columbia等，也有回国内top 4或香港top 3做AP，国内top学校也经常会来宣讲招人。总体来说，DICE可以给学生提供一个比较高的平台，提供很多机会的可能性（最主要还是靠自己争取）。由于近两年ML/AI方向申请难度越来越大，对于担心申请不到top 10 CS PhD program的同学，可以考虑把UT ECE DICE作为保险项目之一（DICE整体申请难度比UTCS略低，个别老师可能除外，UT ECE rank 7～9，CS rank 8～10上下）。

在课程设置方面，DICE cover了所有ML researcher需要的基础和advanced课程，并且每年都有special topic。上课的老师都很负责任，load大部分很重，甚至成为系里的招牌课，比如probability and stochastic process, convex optimization, data mining etc，advanced课会开一些unsupervised learning, GAN, fairness & interpretability ML, large scale optimization, learning & inference这类可能比较赶时下潮流的课，再搭配CS系的其他related课程比如reinforcement learning，NLP，deep learning seminar等，一定能把你培养成基础扎实，视野广阔的ML researcher～

再说CS系，对于ML算法这个研究方向来说，和ECE比，CS在faculty数量和publication上反而有些相形见绌（当然是基于我自己的观察，若不准确求轻喷），原因除了ECE这两年在使劲发力外，还有几个CS大教授都on leave去了工业界，学生也该实习实习该推走推走，不过这并不能影响CS录取的high bar。总体来说，CS在各个方向研究都没有死角。在ML方面，从learning theory到methodology再到CV / NLP都有很好的教授，包括有声望的大牛和中流砥柱的AP，学生去向跟ECE比也是只好不坏。不过，CS，ECE学生互相找对方学院的导师，教授交叉合作的情况很多（比如LZ）。最近4月份是faculty招聘的收尾时间，几乎每周CS系里都会至少发一次faculty candidate talk announcement，ML/CV/NLP方向居多，预计以后CS系在这方面规模还会扩大很多，对于potential applicant来讲是好事情。

最后再随意讨论下对研究方向的看法，由于仍然是PhD萌新如果观点片面还请专家们批评指正。LZ根据最近申请的热度大致判断CV > NLP > ML，原因除了CV / NLP落地场景多（尤其是CV），还有做纯ML算法所需要的数学功底让不少人止步。对比ML，前两者更加接近application从而更容易被人接受，但多了解算法机理对CV / NLP的研究也有很多帮助。有很多做ML的PhD在第四甚至第五年转去做CV / NLP可以得心应手，而且在industry职位方面，CV related职位申请人数一般比ML要多很多倍，并且了解了算法内核可以更容易接近公司核心业务。扯了这么多，主要观点是phd早期多做点算法可能对以后各方面发展帮助很大，也希望小伙伴们多试一下ML方向的PhD，如果我上面的内容能有帮助就最好不过了。

最后祝所有人都能拿到dream school的offer，若觉得我的信息有用请加米，感谢！（附件有UT ECE 19Fall以及之后两年的研究生课程表，希望也可以帮到其他track的小伙伴）
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2019-4-12 14:55 上传

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UT ECE course
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补充内容 (2019-4-13 02:14):
关于UT ECE和CS由MS转PhD的流程，我在下面的回复里面做了详细说明，可以参考一下

补充内容 (2020-8-27 06:01):
UTAustin最近被NSF选为National AI Institute,并投资$20M成立了ML lab,可见:https://ml.utexas.edu/
学校与其他AI institute交流密切,包括LIDS CSAIL(MIT),BLISS BAIR Simons(Berkeley),MLD(CMU),IAS(Princeton)...

补充内容 (2020-12-12 01:22):
友链：https://robotics.utexas.edu/

补充内容 (2020-12-20 06:19):
应数、统计背景想转行做ML的同学也可以关注Oden Institute：https://www.oden.utexas.edu/，SDS：https://stat.utexas.edu/

对于UT的转phd政策再多说两句。首先，如果你是ECE的学生，录取的program是MS，那转ECE PhD所需要做的就是把I-20从2年延长到5年（甚至更久）以维持合法身份，实现这个需要的主要材料包括department的确认信（signed by the professor who is willing to advise you )，以及1 year proof of funding（这个可以是自己的存款证明或者老师提供的TA/RA保证）。所以核心就是，要有一个在ECE committee里面的老师愿意带你，并给小蜜一个email confirmation，然后就能去换I-20了。

如果你的研究兴趣刚好跟某个CS教授契合并且想做他的学生，那么首先需要做的是check这位老师在不在ECE committee里面（因为有很多CS教授也是可以直接带ECE学生的），可以在这里查找老师在不在：https://utdirect.utexas.edu/apps ... code=&role_eid=

如果在的话，那步骤参考第一段。如果不幸不在，那也是有办法的，你可以跟CS老师商量在ECE找一个co-advisor，让ECE的老师帮忙转，一般来说co-advisor并不是非常难找，就是多耗费些精力去聊，如果两个老师之间互相认识的话，那大概率是没什么问题的。

如果你是ECE的学生，录取的MS followed by PhD，那么你不用担心，给的I-20都应该是5年，你可以跟其他phd bounded student一样尽情做research。

如果你是ECE的学生，想直接换到CS department读PhD，那种情况下你就没法转，需要重新申请了。重新申请的意思是把网申推荐信GT一类的再弄一遍，并跟其他申请同一年fall semester的candidate放在同一个pool里evaluate。

如果你是CS的学生，录取的program是MS，想继续读CS的PhD，也是需要重新申请的，且录取需要老师提供5 years funding proof（应该真实，因为是我的CS advisor亲口告诉我的）。所以在LZ看来，CS那边的PhD admission，可能就没有ECE这边这么freestyle了，但如果是找co-advisor的话，还是可以避开这些的。

膜拜本届转phd最成功者

学长/姐出现得太及时了，我被你安利来了。话说我可以找peter stone大叔做coadvisor吗，学长/姐找了cs的哪位呀😇

MirandaCUI 发表于 2019-4-12 18:00
学长/姐出现得太及时了，我被你安利来了。话说我可以找peter stone大叔做coadvisor吗，学长/姐找了cs的哪位 ...

你好，很高兴能帮到你！我在下面回复里又加了转PhD的流程，如果你是ECE或者CS学生的话，可以参考一下。Peter Stone是在ECE committee里面的（这个需要你再重新确认下），所以你应该可以直接找他做你的advisor。除了Peter，ECE也是有老师做robotics的比如Andrea Thomaz。Anyway，如果你打算来UT的话我们可以私聊加一下联系方式，这样有其他问题可以一起讨论一下。

给xingba跪了！！！怒赞！

JackZhang 发表于 2019-4-13 02:24
给xingba跪了！！！怒赞！

.--大佬不要这样OTZ

哈哈 感觉我应该TA过LZ

numerology 发表于 2019-4-13 03:55
哈哈 感觉我应该TA过LZ

被认出了哈哈。。。班门弄斧，学长大佬求不说

鹅牙 能在地里看到(⭐.*) 的文章了