Program:
EECS MusicTech, MS/PhD, Fall 2016
Research Interest:
Machine Learning
Deep Learning
Music Information Retrieval
Decision:
Stanford: MA in Music, Science, and Technology
Admission:
CMU SCS MS in Emerging Media
UCSD MS in CSE
UMich MS in CSE
UMich MS in ECE
Purdue MS in ECE
UMD PhD in ECE w/2yrs TA
Rejection:
MS in CS: UCLA, Toronto, UIUC, USC, CMU (CS, MCDS, MIIS, ML, BIC, ECE, INI)
PhD in CS: UW-Madison, Columbia, UTA, USC, UMD, UCI, UMass, NYU, JHU
Test Score:
TOEFL 104 (R28/L29/S22/W25)
GRE 324 (V155/Q169/AWA2.5)
Education:
BS in NTU EE (2011-2015)
Overall GPA: 3.77/4.3
Last 60 GPA: 3.93/4.3
Last yr GPA: 4.14/4.3
Research Experience / Letters of Recommendation:
Music and Audio Computing Lab
Dr. Yi-Hsuan Yang, CITI, Academia Sinica
Digital Image and Signal Processing
Prof. Jian-Jiun Ding, NTU EE
Algorithmic Game Theory
Prof. Ho-Lin Chen, NTU EE
Multimedia Information Retrieval Lab
Prof. Jyh-Shing Roger Jang
Working Experience:
Delta Electronics (R&D intern) (summer 2014)
Academia Sinica (full time RA) (2015/7-2016/6)
Publication:
ICASSP 1st author (submitted)
Award:
NTUEE Undergraduate Innovation Award 3rd place
Leadership:
President, Student Association of NTUEE
前言:
其实我蛮晚才决定要出国
升大四暑假在内科悲惨实习后
才深觉自己不想就这样念硕毕业在台工作
我一直很向往在硅谷工作
就想说先到美国留学闯闯看吧
铁了心报了12月的GRE
咬著牙修了20学分的课
踏上了我的申请之路
英文:
托福只要总分100,口说22,写作25
就能过大多数EECS门槛
考更高对录取没啥帮助
所以建议早点考完 早点解脱
(觉得准备了一年考个110up实在很浪费时间
(还不如咬著牙报两个月后的场次，给自己压力，很可能就过门槛了)
准备上，我只有练TPO，主要练口说和写作模板
有找个口说伙伴每周练习TPO
GRE则因各校门槛差很多也不公开
所以考越高越好
但我觉得如果时间有限(像我大四才开始准备
考个V148,Q168,AWA3.0就蛮够用了
把时间省下来作研究、写SOP实际多了
如果成绩离门槛差一点的话
不妨再报考两个月后的场次吧
1. 因为GRE很吃短期记忆，过更久搞不好忘更多单字
2. 写过模考都知道V浮动很大(因为都乱猜XD)，考运好一点就多了五分
3. 学校不会太在乎你考了几次，或是有没有一次考过所有门槛
4. 如果这次过Q，下次过V，可以用同一价钱加发所有成绩单
5. 比起出国动辄几百万的学费，报名费真的不算什么，时间就是金钱
我GRE也没补习
我把字汇的力量光盘mp3档放到手机里
考前三个月通勤狂听
然后想说GRE很吃短期记忆
所以考前留了完整两周冲刺
(翘了两周的课，作业也提前写完)
V主要是看字汇的力量，把每组同义反义字硬背起来就差不多了，翻了四遍吧
阅测/模考用"考满分" OG PP2
Q/AWA用P版百宝库
单字卡大推quizlet(会自动发音自动翻页，适合通勤用手机看)
http://quizlet.com/b00602013
补充个AWA
我AWA太大意了
最后只拿了2.5.....
当初应该复查/重考的
以结果论
很多PhD Rej可能是因为AWA
硕士影响到还好
供极少数拿2.5的参考
中研院/研究:
当初想说推荐信三封
所以大四就跟了三个老师专题
搞得最后也没可投稿的结果
只拿了个大学专题比赛第三名
直到四下兵役体检当天
医生突然跟我说:你很可能免役唷
才发现原来我有心律不整 哈哈
赚到了一年，多了转机、也多了许多选择
业界: 对美国毕业后找工作较有帮助
研究: 对申请较有帮助 (无论MS/PhD)
当时我还不确定要MS还是PhD
所以决定到中研院当RA (还有月薪三万)
选了杨奕轩实验室作自己喜欢的研究
(深度学习应用在音乐/音讯)
七月进去，极限的在九月投稿了篇ICASSP第一作者
虽然最后残念没上
但推荐信还是对这次的申请加了不少分
而且也成长了不少
以前大学专题总是跟着学长作作实验
但full-time RA 有完整的时间和主导权
去作自己真的喜欢、在乎的研究
某个程度上，也算体会了PhD的日子
[情报]
杨奕轩科技部计划案刚过
又有经费聘两个新的RA了
老板超年轻，人超好又Carry，大推
有兴趣的可以参考唷
http://mac.citi.sinica.edu.tw/
选校
九月投稿完后
才开始查各program资讯
因为我背景比较杂一点 (EE+CS+MusicTech)
而且也不排斥PhD
所以各种program都申请了
超感谢三位推荐人写了N封信 Orz
自认选校作了很多功课
提供些资讯/心得给大家参考
也欢迎大家讨论或补充
1. 资讯来源
ASEE神网站 http://goo.gl/ZyyH3L
可以查美国各校各个工程program人数和种族性别比
下面很多项都是从这网站观察到的
US News, 一亩三分地, gradCafe, 知乎, quora 也有很多资讯
2. 各校人数 (EECS MS)
UMich, GaTech, UCSD, CMU, UCLA, USC, UIUC, Columbia
这些学校收较多国际生，所以是大家常见申请名单
UCB, CalTech, UMD, Cornell, Harvard, UPenn, Yale, Duke, UCSB, JHU
这些学校收较少国际生，或是几乎没MS名额，CP值较低
3. EE vs CS
CS一年比一年难上啊...
其实很多学校EE人数接近CS两倍
如果像我一样EE本科想转CS
可以考虑申请些修课较弹性的EE(ECE) program
ex: Stanford, UMich, Purdue, Columbia
通常公立学校/UC系列 EE要修CS的课较难
4. MS vs PhD
申请PhD没上免费转MS再审一次 (UMich, UTA, Stanford, Columbia, JHU)
MS念完较易直升PhD (UW-Madison, UMD, UTA, Stanford, UIUC, Purdue)
当然 PhD 最重要的还是老板和研究领域
若能尽早找到适合的老板
可能Committee还没审就上了
5. AI/ML vs other specialty
很多系会依教授比例 配额各领域要收多少学生
CS正夯，而CS当中，AI/ML是夯中之夯
而Deep Learning则是夯中之夯中之夯
也就是说，越夯的组别/领域往往越难上
想作研究的人在申请时
务必要查各个Faculty
看自己领域的教授多不多
若只有一两位，风险颇大
6. 保底 (top 20)
以前大家都觉得USC和Columbia的CSMS是保底学店
但我的观察，以下这些好像反而比较容易上?
ECE MS: Columbia, Purdue, UMich
CSE MS: UCSD, UMich
ECE PhD: UMD (有个教授是台大电机毕业的，提拔不少人)
7. 一校申请多program
CMU: 私校的极致，还有早鸟优惠、报越多越便宜的优惠，我一个中计报了N个program
CMU是照学院申请，SCS, ECE, INI会有不同的申请系统
SCS下面还有很多隐藏/合开program，会有独立表单，像是BIC, EM2
p.s. CMU的纯修课CSMS program，收超少人极度难上
USC: 缴一次报名费可申请4个Viterbi(工学院)内的program
有个Scientists and Engineers Program专收非CS本科的学生
UMich, UMD, GaTech, Purdue: 一校也可申请多系所，但要付款多次，寄多次推荐信
8. 申请费
除了网站上列的报名费以外
还要加上加发费用: TOEFL($19), GRE($27) 和寄成绩单费用(~$5)
加州的学校(UC, Stanford, USC) 报名费都猛贵 ($110~$125)
申请一间就喷了5000多台币 (快等于考GRE的钱了...
相较下CMU, UMD, UM-Madison, Purdue便宜不少只要$60~$75
最便宜的是JHU CS只要$25
ps CMU很多program是录取了再补寄TOEFL,GRE,在校成绩单,报名费瞬间省了$50
9. 学费
各校学费: http://goo.gl/BvIkHX
参考用，每个program价钱都可能不一样，每年也都会调涨
通常私立大学(XXXXXXX Univ.)很昂贵($30~50k/yr)
然后公立大学(Univ. of 地名)很便宜($20~35k/yr)
当然还是有例外, 像UMich学费要$46k/yr
然后替Stanford平反一下
其实Stanford学费只要$30~33k/yr
很多网站上列$47k/yr其实是大学部学费
CV SoP LoR:
EECS MS太多人申请了
不管是CV SoP LoR
Committee大概只会各花个一分钟去看
所以建议写得一目了然
字大点, 空间留多点
没有一定的格式或模板
但一定要把你的卖点放在最前面
能的话贯串CV SoP LoR加深印象
像我的卖点就是跨领域的音乐科技
结合讯号处理(EE)+人工智能(CS)+音乐乐理
CV第一页上半大辣辣的列了三个区
写自己这三个领域修过A/A+的进阶课
CV下半页才写研究经历
第二页就塞些project/working exp
SoP第一段也是打着这卖点
说自己想透过EECS改变音乐产业
让玩音乐变得更简单、更人性化
LoR则找了EE,CS,音乐科技的老师各写了一封
让Committee相信我三个领域都有专精
当然若非跨领域，这样模板就会很怪
所以每个人都要试着找自己的卖点
可以是业界经验、比赛、成绩、研究
选定一两个后试着包装看看
早点确定自己的卖点后
也能早点知道自己还缺什么
像我深知我还缺个音乐科技领域的推荐信
所以免役后就进中研院当RA了
不过我这卖点只对MS有用
PhD只在乎你研究成果和研究主题是否与教授相符
全美EECS作音乐相关的教授超少
所以我PhD也一直被拒
有关CV SoP
少写艰涩的专有名词
因为Committee很可能看不懂
多写点简显易懂的量化贡献
像是拿了第几名、新算法加速几%、准确度上升多少
我最后有找专业的润稿
一字$0.05，蛮划算的
shau.ru.lin@gmail.com
有关推荐人
尽早问教授可以帮忙写几封
有的教授只写6~8封
那可能就要再找第四位推荐人
有关套词
建议申请PhD的
有空还是寄给几个教授表达自己的兴趣
我只联络了两位教授 有点后悔
两位都有回信说今年可能不收人
ps 像UIUC, USC的教授主导权很大
寄套词信会特别有用
ps 选年轻助理教授回信机率较高
因为他们有升等压力且较缺研究生
最终选校:
虽然很早就拿到了offer
但我也是挣扎了许久
对于PhD vs MS
还有CS vs MusicTech
最后觉得
能把专业应用在自己的兴趣上
实在是件很幸福的事
所以还是选了Stanford Music, Science, and Technology
当然Stanford的环境和加州天气也超幸福的 哈哈
致谢:
老实说
以我这样的背景
能申请到这样的结果
真的是让我跌破眼镜
(早知道就省下一半报名费了 哈哈
真的很感谢生命中的许多贵人相助
我一定会带着感恩的心
充实得过著留学的每一天
感谢家里长期的支持
让我可以无所顾虑的留学、实现我的梦想
我会尽力争取奖学金并早日赚钱
把昂贵的留学费用还完
感谢老板杨奕轩
让我加入MACLab这个大家庭
自由的作我喜欢的研究
虽然最后投稿不如预期
但你还是不断鼓励着我
让我倍感温馨
感谢陈和麟教授
虽然我专题各种Troll
还是愿意帮我写推荐信
还一对一约咖啡厅见面
给我好多CV SOP的建议
感谢丁建均教授
从大三就一路指导我到毕业
每次总是笑笑的说
"有什么需要帮忙的 都欢迎回来找老师唷"
真的很感动
感谢张智星教授
启发了我对MIR的兴趣
并鼓励我继续走下去
若没遇到教授
我现在应该也不会走上这条路吧
感谢球雀的南南姊和马卡卡
热心的打造了这个平台
让我可以直接向各位强者学长姊问问题
感谢电资学长姊
(立凡,Wronghole,靖雅,Jocelin,Steve,彦均,秉珈,承颐,孟儒
当我徬徨在人生的十字路口时
给予我各种建议和协助
还帮我改CV SOP
总是能指出我的盲点
感谢EE115和中研院伙伴
一起度过这漫长的申请季
以后也要一起在美国打拼!!
感谢StudyAbroad版
让我得到了好多重要资讯
希望我打得落落长的这篇
也能帮到版上的大家
祝大家都能申请到理想学校