大家好，
小弟我这礼拜有幸上交大的数据科学所，目前在领域选择有点问题想向各位请教。
我对算法、密码学、计算理论、ML与DL都很有兴趣，所以想问各位建议哪个领域好呢？我的大学专题老师就是做算法的，平时meeting都从老师身上学到很多，而ML也有在线上自学慢慢了解，想趁开学前至少有基础。
另外我目前已经约好两位教授面谈，一位是做算法的蔡锡钧，另一位是做DL的黄国源，若有人认识，也想打听这两位教授的实验室风气、毕业学长姐出路等。我已经在研究所版po过问题了，可惜尚未得到解答。
而未来可能的题目我也有想好，我想尝试给出ML、AI界的NP-complete问题的近似或sub - polynomial算法等，或者是给出密码学的open problem可能的解法。
Thanks in advance.

选容易毕业的

建议你直接敲门进去实验室跟学长姊聊聊一方面可以了解实验室的风气、老师的要求（这非常重要）二来可以了解毕业以后学长姊们的出路

强，这礼拜刚录取论文题目就想好了！

想好要做什么 跟 进去之后做什么 有一点点交集就不错了

每个领域先去找职缺多寡+版上面试心得，ibeejobs也可以看薪资。像是密码学...看起来很厉害，但台湾职缺可能很少

CFP: http://www.wikicfp.com/cfp/home 找找最近几年全球的研究发展方向，再回头想一下跟自己兴趣相关的(插第一句) 可以上 SIGPLAN: http://www.sigplan.org/ 或

不要幻想了 ml硕士两年你以为能学多深大概就工具用一用顶多加一点自己的方法

你的题目感觉要签下去

密码学.算法.等 这些综合起来应该就是 分布式数据库分布式数据库的 资料探勘 算法 则需要处理器来做所以你应该先研究 分布式数据库加解密的算法以后架设 数据库群组 最后实现 你在这上面的加密法则和资料探勘的方法 做成论文 最后把这些算法卖给CPU 做IC设计 以便支援你的分布式数据库加解密 或 资料探勘法 这样

别把自己想的太厉害 到时候又上来问说要延毕怎么办

准时毕业才是真的 （然后太好用老师会问你要不要PhD签下去三年又三年）

读硕班真的别把自己想的太厉害 会发现自己想做而且能做的都已经被做走了.........尤其你提的都是很热门的研究领域 要找到有能力做而且感觉很有意义的题目来做 我觉得非常困难...到时候做一做硕二时发现有人发表了跟自己做的很类似的东西你就知道为何会有人研究所读到去自杀了XD真的想搞研究 读博班是必须的当然我硕班不是做机器学习或AI相关领域的，也许这些领域比较蓝海，论文比较好发也不一定啦，我是有点怀疑就是了XD