研究领域/方向
Computer vision/Deep learning
申请结果
Decision
CMU MSCV (Master of Science in Computer Vision)
Admission
CMU MSCV (2/7)
UCSD MSCS (2/19)
CMU MS ECE - Pittsburgh (3/19)
NYU Courant MSCS (3/24)
Pending
UC Merced EECS PhD (interviewed 1/1)
UCLA MSCS
Columbia MSCS
UMich MS CSE
GaTech MSCS
USC 37
Rejection
CMU MSCS, MSML, MSR, MSAII, MCDS
Stanford MSCS
UTAustin MSCS
UIUC MCS
学历
NTU MBA in Finance 2017-2018 (2018 休学至今, 有列在 CV, SOP 上)
- GPA: 4.30/4.30 (CS related), 4.17/4.30 (overall)
- CS courses
- NTU CSIE: Data Structure and Algorithm, Operating System,
Linear Algebra, Intro. to Computer Science, Machine Learning
Foundation, Machine Learning Techniques
- NTU EE: Algorithms
UC Berkeley Summer Session
- GPA: 3.85/4.00 (2 CS courses: CS61A, CS70)
NTU BA in Economics 2011-2015
- GPA: 3.38/4.30
TOEFL/GRE 考试成绩
GRE: 321 (V: 152, Q: 169, AWA: 3.5)
TOEFL: 105 (R: 29, L: 28, S: 23, W: 25)
Publications
- 1 * first author under submission
- 1 * co-first author top conference paper (ICCV)
- 1 * 2nd author top conference workshop paper (NeurIPS)
工作经验
- Visiting student, UC Merced, 2019/09~2020/03
- Research assistant, NTHU, 2018/09~2020/02
- Intern, RelaJet Co. (an AI startup), 2018/03~2019/08
推荐信 LoR
Advisor, NTHU EE * 1
Advisor, NTHU CS * 1
Advisor, UC Merced EECS * 1
心得
0. 前言
留学板潜水多年，过程中受到太多人的帮助，因此拿到 offer 后决定纪录一下
转领域的心得回馈版众。
未来希望能从事 ML/CV 的研究工作，这边很幸运在 visiting 时受到大哥义气
相挺拿到我 visiting 老板的口头 offer, 但因为一些个人因素最后决定先完
成 CS 硕士。
文长所以大家可以挑 section 看 (T/G, SOP, LoR, 选校, etc)
1. 心路历程
这边简单记录一下从我整个申请的时间轴，几个阶段分别是：
准备念台大财金所 -> 休学到清大 -> 到加州访问 -> 回台
大学是经济系的我在退伍之际对人生还没有明确的目标，工作也找的不理想，
因此当时先考了国内财金所，给自己多一到两年的时间确立职涯目标。由于到
台大财金所开学前有几个月的空窗期，因此报名了 UCBerkeley Summer Session,
选了两堂 CS 课想说能充实自己。因为修得真的很开心所以渐渐的有了转领域的念
头。
回台开学后就开始到 NTU CSIE/EE 修各种 CS 课，当时运气好有抽到田神的
MLF, MLT, 借此开始接触机器学习/深度学习的知识。后来在一间 AI 新创实习后
觉得很喜欢 CS 的工作，也在那时看到在清大 lab 神人学长们的录取文后深深被
打动，下定决心要转 CS. 当下马上寄信给清大这位教授寻求 RA 的机会，这位圣人
教授也愿意给我机会，身为非 EECS 主修学生的我觉得很幸运也觉得这是千载难逢
的机会，我因此毅然决然休学跑到新竹，开始了在清大研究的生活。
在清大一开始懵懵懂懂什么都不会，不过很幸运的遇到一群志同道合的伙伴能一起
打拼，记忆里的实验室总是灯火通明，在这样的氛围下总是能激励自己要更加努力。
在这一年也很幸运的有了一些发表的成果，让我随后有机会到 UC Merced 访问半年。
随后在 Merced 半年主要就由老板和学长手把手带我做研究。在这边生活比较单纯，
主要就是研究，只有在中期接近申请 deadline 时要忙一下 SOP/PHS/各学校的申请
系统。后来也在这里顺利完成投稿，并拿到老板的推荐信。
我想比起同年龄的朋友/同学，我是非常晚才能完成自己的学位，也因此在申请的途中
常常有遇到挫折的时候。我一直将 lab 学长以及 ptt 留学版那句名言记在心里：
“别低估了一年能带来的改变，高估了晚一年的代价”
“一年很长，十年很短”
一年很长，因为一年能带来很巨大的改变
十年很短，因为十年后回首，我们只会记得这段人生旅程中几个重大的决定
考虑到未来工作是一辈子的事情，因此自己的职涯目标还是希望能找到能完全投入自我
，甚至能乐在其中的工作。因此我毫不后悔当初决定要放弃台大硕士，并多花时间到
清大当 RA 以及到 UC Merced 访问的决定，也很感谢自己当初有勇气踏出那第一步。
2. 推荐信
若是要申请 PhD 的话，就我们 lab 今年与过往的例子，推荐信无疑是最重要的，
毕竟现在 CS PhD 太过竞争，学校只能透过推荐信寻找是否有值得信任的熟人推荐的
学生。
Master 的话不确定会占多大比重，但我认为对我的申请有很大的功效，毕竟和三位推荐
者都有长时间的合作以及最后成功投稿，我想如果 commitee 有看推荐信的话也比较能
说服我这个非 EECS 的学生是 qualify 他们 program 而且未来能顺利毕业的。
3. 英文
因为是门槛的关系所以还是建议大家尽量考到 T > 100, G > 320. 过了门槛后就可以
专心充实其他项目。EECS 申请的话个人觉得倒不用像中国人都刷到 T 105, G 325,
除非真的没其他事情做了
GRE: 当时因为研究的关系很忙，所以也遵循 lab 前人的经验先 G 再 T, 短时间解决
他们。我当时和一起申请的朋友补了 mason 假日班，之后因为快要出国 visiting 了，
查了国外考场又都超远，所以就和老板请假用 ~10 天把 2000 单背完/刷机经填空/练习
作文后就去考试了，运气好刚好过门槛后就转战托福。
TOEFL: 托福由于大学时有补过习，所以对题型还算熟悉，这次考试前有把近十回 TPO
做一做来回忆题型，大部分时间花在练习口说 (在公开场合练习开口说，录给自己听 XD)
我本身是语感不好的人，所以从大学考完第一次后花了较多时间培养自己英文的基础能力
。当时询问英文比较好的朋友说可以先把 listening 练好。这边我觉得找自己有兴趣的
主题当练习的资源才容易坚持下去，像是在 YouTube 上找国外 travel, food, gaming,
etc. 的影片听，听久了总会习惯。我刚开始也是 google 许多人练习听力的方法，也在
ptt 托福版参考前人们的心得，但总是练不起劲 ... 后来反而看了自己喜欢游戏的
playthrough, speedrun, or live stream, 还有喜欢的美剧每天当广播听之后之后反而
把听力练起来了 (推荐 How I Met Your Mother, 陪伴了我先前考研以及转领域的漫长日
子，真的会让人有多了 5 个很可爱的朋友的感觉 XD)，之后也发觉自己在培养英文能力的
过程是很享受的而能坚持下去。阅读则是平常让自己习惯看原文的东西，一样能和兴趣
结合最好 (查资料查原文，玩游戏用英文等等)，另外因为研究的关系要看 paper, 所以
阅读也比较不生疏。最后写作的部分就没表现得太好，尽管写 paper 时常被老板当 QQ
我想 GRE 的写作技巧在这里也可以好好套用，写出有逻辑又不至于空洞的文章。
4. SOP
SOP 前后大约花了两个礼拜多把它写完。内容大约是
- Why PhD/MS in CS
- Why switching fields from Econ/Finance to CS
- Why do you want to do research in CS
- RA experience in NTHU
- Visiting experience in UC Merced
- Why this school (只有简单换一下学校 & 教授名字)
前面花了比较多篇幅解释自己的背景以及转领域的动机，这里也曾经犹豫要不要把大学
学历、正在读的研究所、以及休学等等略过不讲，因为解释起来占很大篇幅，又担心被
当作二硕等等，不过后来还是觉得诚实为上把事情都交代清楚。确定逻辑 ok 后有请专业
人士润稿，润完后针对每个学校有简单换一下最后一段内容 (主要是看了学校一些有兴
趣教授近期的发表，找几篇跟我过去经验相关的做简单的连结)，然后就上传到各个
学校。
5. 选校及 CMU MSCV 简介
选校
选校部分一开始也是挣扎了很久，因为社科/商科背景转 CS 的资讯还是偏少，尤其近几年
全民 CS 的情况又让录取标准水涨船高，所以在刚开始当 RA 时有先照板上同样是商科转
CS 的选校来选一个版本。后来在成功发表以及到 UC Merced 访问后才大胆都投当初第
一版的 dream schools, 也很幸运地了上了 CMU MSCV 我前三个最想去的 program
(MSR, MSCV, MSCS)
CMU 申请的一些细节 & CMU MSCV 简介
CMU 的 CS 是一个学院而非系，叫做 School of Computer Science, 下面根据 CS 子
领域再分成个系
不同系又各有许多 programs (每个系大概列一些):
- Computational Biology Dept.: MS in Computational Biology
- Human-Computer Interaction Institue: MHCI
- Computer Science Department: MSCS
- Robotics Institute (RI): MSR, MSCV, MRSD
- Machine Learning Department (MLD): MSML
- Language Technologies Institute (LTI): MCDS, MSAII, MIIS, MLT
- Institute for Software Research: MSIT-PE, MSE
- ...
因此申请 CMU SCS 这些 programs 时可以只办一个帐号，申请好几个你有兴趣的
programs (只申一个 $75, 每多一个 $50)，但只要上传一份申请资料 (ex. 三封推荐信
可以共用). 这边有逛一亩三分地的版友就知道他们常鼓吹大家把没事这边的 program 都
投投看 (MSCS, MCDS, MSR, MSCV, MSML, ...), 也许就彩票就中了，造成这些 program
申请人数都爆多 XD 所以大家可以的话也多投吧！毕竟 CMU 也是比较敢收人的学校，有
很喜欢的 program 还是多努力尝试投投看.
只是要注意某些 program deadline 不同，这时要申请就要办不同的帐号，推荐信应该
也不能共用 (e.g, MHCI)
我由于本身兴趣的关系前三志愿是 MSR, MSCV, MSCS. 其中 MSR, MSCV 都是 RI 所开设
的硕士，修课应该都偏向 ML, CV, Robotics 的课程，MSR 需要写论文，两年毕业。
MSCV 不用写论文，16 months, 暑假要实习才能毕业。MSCS 则是大家戏称 SCS 的
root 权限，修各种课都有较前的优先权，也是 16 months 毕业。
最后来讲讲 MSCV 本身，课程上比较死，第一学期基本上是固定的
- Computer Vision
- Intro. to Machine Learning
- Math. Fundamentals for Robotics
暑假则要找 CV 相关的实习才能毕业。另外在第二、第三学期除选修课要修满学分外，
有一个 capstone project 要完成，基本上是大公司 (fb, amazon, etc.) 来 MSCV
找学生合作来完成 project. 目前听学长姊说能累积不错的实务经验 (有成功从
capstone project 找到毕业正职的), 只是不太能修 CMU 其他课像是大家都推的
system 神课，好像是要多花钱之类的，否则有机会的话还真想试试看
至于课程难度, project, 生活累不累就等我之后再分享 XD
由于有 RI 的招牌加上学长姐们漂亮的就业率，在当时就很吸引我，缺点是比较没办法
在学期间做研究，毕竟要先担心会不会被课业和实习淹没... (希望能 survive QQ)
6. 面试
由于只有投我 visiting 老板的 phd, 因此只有跟我老板 interview, 所以这边没有
太多能分享。
过程中主要聊了想念 phd 的动机、未来想做什么题目、未来规划，也有一些技术问题
但没有太深入。因为有固定 meeting, 所以我整个过程能很平常心的面对，聊得还算
愉快。加上有当时 mentor 力挺 (感谢大哥 T_T)，所以下次和老板 meeting 时有拿
到口头 offer.
后来和朋友讨论一些面试的经验，朋友也说主要是聊起来让老板你好相处比较重要
（当然技术问题不能乱回 XD），有兴趣的版友再等等看他的心得文
结语
从到清大当 RA 做研究后发现自己还有太多不足，未来还会持续努力。这边有太多人
要感谢，也希望自己的心得文能帮助一些类似领域背景的人
感谢前实习公司 RelaJet 的老板 Blue Chen 和 mentor Cyril Hsu, 是你们让我人生
开始了重大的转折
感谢清大孙民老师当初愿意收我，老师把实验室气氛营造得很好，也让我结识一群
志同道合的伙伴能够一起打拼
感谢清大陈焕宗老师，对我们的 project 不离不弃，并在 deadline 将近时不断补血
，让我们能够撑下去，到最后成功发表
感谢 UC Merced Ming-Hsuan Yang 老师，当初在我当初还没什么成果的时候就答应
替我写推荐信，甚至到最后愿意收我当学生
感谢我的超强 partner, 让我们最后能顺利投稿，甚至成功发表，也一起到韩国玩了！
感谢我实验室的超强 labmate 们，能忍受我这个菜鸡并对我不离不弃 XD
感谢所有的好朋友，不论在美国、欧洲、日本，希望未来十年二十年感情都还是很好
最后感谢我最爱的家人，从我大学到现在就一直很支持我做的任何任性决定，真的很
庆幸能当你们的儿子，我会尽快达成我的目标后，用我一辈子好好孝顺你们
也祝大家申请顺利！