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之前自我定位太高,现在重发,Fall2020 Ph.D/MS ML/NLP/CV, 求打醒,求任何建议

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hshao | 显示全部楼层 |阅读模式
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定位
申入学年度: 20
专业: CS
入学学期: Fall
学位: 混合
全奖/自费: 自费AD
大致希望范围: Top30
本科学校档次: 海本
本科学校名称: 隐藏内容
本科专业: 隐藏内容
本科成绩和算法,排名: 您的积分不足。关于如何获得积分,请参考新手上路指南总帖
研究生学校名称: 隐藏内容
研究生专业: 隐藏内容
研究生成绩和算法,排名: 您的积分不足。关于如何获得积分,请参考新手上路指南总帖
T单项和总分: 您的积分不足。关于如何获得积分,请参考新手上路指南总帖
G单项和总分: 您的积分不足。关于如何获得积分,请参考新手上路指南总帖
论文/科研经历: 在校科研2年CV半年NLP
相关工作经验范围: 短暂实习或全职不超过3个月

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本帖最后由 hshao 于 2019-11-15 06:13 编辑

学校:美本文理学院TOP30

GPA:4.05/4.33

本科专业:CS

TOEFL:112||30||30||26||26

GRE:324||154||170||3.5

科研经历:01/2018 至今和在校导师做ml for images classification/segmentation相关。年底有可能发paper,但导师比较拖延症,发出来的希望比较小。09/2019至今和另一位在校导师做neural networks for language understanding。工业界实习只有2019暑期3个月上海爱立信software engineer。
推荐信:两封来自以上两位导师(不算牛推),一封来自授课教授。

就业:毕业后进industry做research scientist

申请方向Ph.D和master混合,以下是我的“不切实际”school list,大家救救孩子吧,该放弃什么,该添些什么都可以告诉我。

Ph.D program:
Ph.D/MS LIT @CMU
Ph.D ML @CMU
Ph.D EECS @MIT
MS/Ph.D @UCB
Ph.D CSE @UW
Ph.D CS @Princeton
Ph.D CS @UMich
Ph.D CS @Columbia
Ph.D CS @UPenn
Ph.D CS @Cornell (想申请NYU campus)

Master:
CMU:
M.S. in Machine Learning
Master of Computational Data Science
Master of Science in Computer Vision
Master of Science in Artificial Intelligence and Innovation

Master of Science with Distinction in Research @Stanford
MS in Engineering of Computer Science @Cornell Tech
MS in Software Engineering @CMU-SV

任何建议都很感谢!!!如果有更多research导向的MS也可以告诉我!!!!谢谢大噶!!!!

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woliside 2019-11-15 08:48:06 | 显示全部楼层
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感觉这个PhD选的有点高. 如果楼主的老师正好和某些学校里的老师很熟, 我觉得还有希望, 否则我觉得有点悬. 个人感觉NLP还是比较容易出paper的领域, 很多applicants多少有些产出(under submission不算). 如果以后想做research scientist, Cornell Tech的Meng和CMU-SV个人感觉都不太用申请吧, 你去了大概率不会有做research的机会的. 可以考虑多申请一些稍微小点的MS program, 比如Brown, Duke这种(当然我就是举个例子, 不确定这些学校有没有你这个方向的老师), 也比较容易找老师做research.
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