我是清大资工校友, 以前清大电机系孙民教授的大学专题生.
大学毕业后在加拿大的 Uber 工作了近一年, 现在在美国念博士.
因为最近很多人私底下问我这个问题, 我来试着分享我的看法.
八年前, 我高中刚毕业, 不会写任何程式, 不知道自己对什么有兴趣, 同样纠结于该选清
大还是交大的电资. 如果你跟当时的我一样, 那我认为选校应该思考哪间学校可以提高你
发展的 "上限" (后面会讨论其他的情况).
“上限”, 指的是你念了一段时间后发现自己非常有兴趣而且成绩不错,
学校能否提供你在课程以外变强的途径.
在这个时代, 学校的各个研究领域 (e.g., 资安, 图学, 甚至是积体电路) 都很可能会接
触到人工智能, 因为人工智能底下最热门的子方向"机器学习"本质上可以被当成一项建立
模型的工具, 而这正是任何领域都需要的. 如果你同意这样的前提, 我认为清大电资的资
源是非常棒的.
首先, 孙民与李濬屹老师的学生在访问国外时已经建立起与国际各个实验室之间的合作关
系, 访问的地点包括: Stanford, UC Berkeley, 南加大, 多伦多大学, Uber 自动驾驶实
验室, UC Merced, Virginia Tech, 德国 Max Plunk Institute, 与日本的 Preferred
Networks. 就算不想出国唸书或工作, 在大学时能去这些地方与高手交流并体验当地文化
是非常珍贵的机会. 更不用说如果想出国唸书的话, 透过这个方法可以获得推荐信. 实验
室过去三年已经有许多人申请上心目中的理想学校, 今年还有破纪录的 Stanford / MIT
/ CMU / UC Berkeley 全上.
再来, 即使你的兴趣不算老师的专长, 老师也能与帮你找来在 Google, Nvidia,
Microsoft, 以及 NEC America 工作的研究员合作指导.
而且, 已经毕业的学长姊现在也仍与老师保持着非常良好的关系 (每次回去老师都会请吃
饭XD). 透过老师转介, 学长姐的分享能帮你少走不少弯路. 如果兴趣有重叠的话, 老师
也能帮助你找目前就读于 MIT / UW / UofT / CMU 等学校的实验室学长姐合作. 未来,
这些学长姐也可能有机会 host 访问学生.
最后, 如果完全不想跟国外有瓜葛的话, 老师也与联发科, appier, 安霸等国内与人工智
慧有关的公司有交流与计画上的合作. 实验室也有许多毕业的学长姐在这些大企业工作.
结论: 我不认为清大比交大好, 但我想以校友的角度说明清大有非常好的资源来
提高你的"上限".
以下挑出几个常看到的论述回答:
交大资工比较软, 清大资工偏硬件: 以我个人的经验来说, 我不觉得清大资工
有什么该开的软件课没有开, 顶多只是有许多额外的硬件课让你选修. 讲得更细的话, 吴
尚鸿老师的软件实验, app 开发, 机器学习, 数据库系统每门课我都修过而且觉得超级棒
收获丰富. 况且, 在如今国外公开课这么发达的情况下, 我不认为有哪一门课是非得在学
校上的. 需要实际操作的课程比如积体电路, 两间学校都很完整. 而且这两间学校是可以
跨校修课的, 真的有必要就走过清交小径去对校上课即可.
交大业界人脉比较好: 就我所知, 这跟你在的实验室老板是谁关系更大. 等到
要升上硕班时选一个好指导教授比升大学时计较唸清大还交大重要多了. 而且, 升硕班时
从清大换到交大或者交大换到清大的大有人在, 没有什么绝对的好坏.
说了这么多, 那除了"上限"以外的情况呢？老实说,
唸了一段时间以后不是特别有兴趣的状况下, 我认为唸清交差不多.
一定要说区别的话就是清大山上有一类组科系 (比你想像的重要, 唸过就
知道), 校外有清大夜市; 交大出国当交换学生选择比较多, 校内有小木屋松饼. 基本上
不管念哪间学校, 只要你不刚好超级讨厌电机或资工并且愿意保持高中时的认真程度, 你
的成绩应该就会稳稳的落在 70% 以内让你能顺利直升研究所. 如果在硕班期间没有找到
很雷的老师或摆烂, 你就很有机会进入台积电或联发科工作赚大钱. 清大或交大对你的影
响比你想像中小很多.