UCLA mscs项目介绍

欢迎大家来UCLA！！求看官们加个米，蟹蟹！


补充内容 (2021-03-31 15:45 +08:00):
哈哈哈特来标记一下UCLA男篮进了ncaa的final four。本来还计划能现场看疯狂三月，结果疫情让一切都泡汤了。。。

补充内容 (2021-04-03 06:43 +08:00):
同一届的ms居然拿了一作iclr best paper…我自闭了。。。

补充内容 (2021-04-08 04:26 +08:00):
很多人问我关于research的问题，一个很常见的观点就是ucla是不是没人做cs交叉方向。因为你打开csranking，只选择第四大项就会发现ucla除了compbio，其他方向都约等于零。这个说法对也不对，因为ucla有人做这些方向，但是不在cs系，而是分布在其他院系。。。
比如hci方向在ece，有hci lab，下面有两位年轻的中国老师。graphics在math，jiang chenfanfu今年要从penn回ucla，虽然他今年中六篇siggraph，但我怀疑csranking以后还是显示不出来。做robotics的分布在ece，机械与航天工程系。做econ+cs的我不清楚，可能在Anderson或者economics吧。总之这些方向都和cs有关，但没一个在cs系的，连有cs双聘的都很少。
所以啊，建议csranking只供参考，真想了解一所学校的cs research，还是建议去上官网翻faculty page，还有就是去查顶会accepted paper作者的affiliation。

补充内容 (2021-04-08 04:34 +08:00):
再补充一个，有些做rl的也在ece，比如杨林。这就导致cs的学生要选deep rl这种很明显是cs方向的课还要去ece系。。。

补充内容 (2021-04-08 04:53 +08:00):
btw，其实ucla其他系也面临同样的问题。比如ece做电路的基本都是偏analog/rf，当然这也和南加是Broadcom、Qualcomm、skyworks的大本营有关吧。而做数字ic或者体系结构的很多在cs系，比如这两年新晋工程院院士jason cong。

补充内容 (2021-05-02 04:49 +08:00):
我们统计了19fall入学的ms的毕业去向，基本囊括了所有大陆背景的学生（无论美本还是陆本）。有个别人因为签证没能及时入学，也无法在21Spring之前毕业，我们就不算他们了。此外，ucla本科直升ms的也没有算在内。最后一共40人，其中25人去向确定，其他人也在括号内标出了他们20年实习的地点。
fb：5
amazon：3
Google：2
vmware：2
openai
adobe
Nvidia
dropbox
appfolio
western digital
小红书-上海
快手-上海
. 1point 3acres 猿辅导-北京
phd：4
（amazon*4）
（google）
. 1point3acres.com （LinkedIn）
（adobe）
（uber）
（snowflake）
（tusimple）
（wealthfront）
（equinix）
（未知*3）

多说一点关于ucla cs系本身的研究实力。因为ucla系并不大，老师总数也少，所以在csranking上很吃亏，才排了20名左右。但我觉得usnews的排名比较准确，差不多10名出头的样子。感觉老师水平和umich、ut、gatech这些其实差不多，不过可能研究方向的全面性上有所不如。ucla比较强势的研究方向主要是ai、network还有密码学。

ai方向有judea pearl坐镇的传统ai。得益于应用数学系的强大，在机器学习方向这两年也是搞的风声水起，有cho-jui hsieh，quanquan gu，Guy Van den Broeck还有新加入的Aditya grover，Baharan Mirzasoleiman，以及ece系的lin yang。小道消息据说uiuc的koyejo也要转会到ucla来。cv方向现在老朱走了就剩下stefano soatto了，估计会继续招人。nlp是kai-wei chang和nanyun peng这一对夫妻档，不过感觉会继续招人。data mining是wei wang和yizhou sun。

网络方向这几年招了一个今年的sloan奖得主还有dina katabi的学生，此外还有lixia zhang，songwu lu，George Varghese等人。system其他比如Jason cong，harry xu，miryung kim，Mani Srivastava，Tony Nowatzki也都是很好的老师。

密码学有amit和rafail应该可以说是全美第一了。建议学有余力的同学可以选一下密码学这门课。

Sherryoo 发表于 2021-04-02 16:12:20
从另一个帖子过来看到楼主说当时想去mscv 想请问一下ucla的cv方向楼主暂时有没有觉得略弱呀 我看faculty里除了zhu其他没有什么强cv的 但是楼主说他似乎要走了 然后grad course

嗯ucla现在做cv的的确不多，cv的课就cs188这个本科的computer vision，其他的可能demetri会开个以他做的deformable model为主题的cs269。然后ece247是个和斯坦福cs231n一样的cv+dl的课。实话说，纯cv方向ucla现在的确和ucsd没得比，ucsd的cv我觉得已经仅次于四大+cornell+uw了，整体实力已经超出ut，umich，gatech，uiuc了。。。不过我觉得ucla肯定会招cv老师的，今年cuhk的zbl已经来给过job talk了，虽然可能受限于funding今年可能他拿不到offer吧。ucla近几年招ai方向ap的眼光我认为还是很好的。

尽管ucla的确没啥专门做cv的，但lz还是发现了一条做cv的道路，那就是找ml的老师做cv和ml交叉的方向，反正这两方向现在水乳交融到已经区分不出彼此了。然后如果有余力的话，还可以去外校（就比如ucsd）套一个做cv的老板做remote intern。相比其他学校，ucla转博不用申请，可以直接走内部通道，还是方便很多的。而且相比其他很多项目，就比如ucsd的mscs，ucla的人更少，争抢的资源的内卷程度要低得多。你看ucsd的cv老师多，但你去了就会发现那些火的cv老师手下简直卷破头，很多人留不下来的，还是得出去申请。而ucla老师因为没那么多ms学生可以在你身上花更大精力，这样你即便要申请的话也容易拿到更好的推荐信，而我们都知道科研lor才是申请中最重要的部分。

多说一句实习找工。这个其实个人因素远大于学校因素，如果你nb，paper发得多，硕士生也可以去Google brain实习。ucla去年就有两个ms去了狗脑实习。

楼主介绍的好全面啊，有关于RA，TA的信息吗

方便介绍一下本校转博/申博的情况吗？

楼主有知道Samueli工程学院下新开的MENG专业的具体消息嘛?我只知道这个是新开一年制的，但是好像因为之前没人毕业，没啥source。那几个DS/AI教授在院内评价如何呢？

这里风真大 发表于 2021-03-29 04:08:46
楼主介绍的好全面啊，有关于RA，TA的信息吗

RA的话直接给老师发邮件就好，但是要拿钱一般都要先发出文章来，而且有些老板给钱会对你的具体研究方向有所要求。
TA呢感觉要先上一门cs495，这课只在fall quarter开，感觉ms学生不一定能选上。ta绝大多数都是由phd担任，毕竟每周五要讲discussion课，极个别本科ucla的ms学生能有机会当ta。不过ms学生可以报名当reader，职责是判作业，按小时给钱，一个quarter工作时间从40h到80h不等，不过钱要比ta少不少

sch0107 发表于 2021-03-29 04:17:09
方便介绍一下本校转博/申博的情况吗？

ucla转博的政策相当友好，不需要12月交申请，只要老师同意然后填个表就好了。有些老师甚至可以第一年结束之后直接转为phd，感觉和直博都差不多了。不过这还是看老师，有些热门的老师bar很高，需要有2-3篇中的paper或者让他满意的submission，有些老师的bar则会低一些，不过这也要看老师的funding以及同你竞争的ms人数。具体来说，我现在知道的应该有6个ms转博了，都是ai方向。对外申请的有申到更好的比如uw，也有一开始没成功留组的申请到了比如哥大这样也很好的phd项目。

TaoGKHT 发表于 2021-03-29 05:40:13
楼主有知道Samueli工程学院下新开的MENG专业的具体消息嘛?我只知道这个是新开一年制的，但是好像因为之前没人毕业，没啥source。那几个DS/AI教授在院内评价如何呢？

meng这个是第一年开啊，我也不知道他的录取bar。。。而无论找工作还是做科研，个人实力还是决定性因素吧。ucla能提供的优势就是career fair来的公司会比较多，尤其很多startup会来，特别是相比于东岸的许多学校，但公立学校人也是真的多。最终能拿到实习基本有三关吧，第一个是简历关，比较看你过往的实习经历或者有分量的paper发表（比如申请狗脑实习），当然career fair里的中国的学长学姐一般会给你内推，印度的都会推荐自己人。第二关面试没啥说的就刷题完事儿了，可能还有行为测试。第三关是team match，也是比较看经历，还有做过的project。我觉得这些个人因素影响太大了，直接列找工统计其实用处不大。。。毕竟内部方差就已经很大了。当然一年的meng可能上来就要找工作没有实习，比较适合已经有一段或者最好更多有分量的实习的人吧。

至于ds/ai方向的教授，感觉ucla在ai方向，特别是机器学习方向近几年还是比较强势的，也在不断招年轻老师，这些老师感觉人也比较nice。但讲课这事儿可能和研究水平不相关，课讲的好的感觉普遍都还是那些在教学投入比科研大的老师。具体教授的评价可以查看教学评价网站bruinwalk，课程设置一般包括传统ai，机器学习，data science这些。