各位大大好，我今年底预计美国CS相关的master，主要想走的方向是system
optimization for ML (ex: 透过改写CUDA减少cache miss, 让training process更快,
或者build computing library for edge device这类的事情)，大学一开始的研究是有关
ML application (CV, bio)，后期有接触到CUDA, GPU等等的知识，自己发现对底层的知
识比较有兴趣，因此想走这块。
<<背景>>
[Background]
B.S. NTUEE
GPA: 4.15/4.3
TOEFL: R30 L26 S23 W24 (103)
GRE: V153 Q168 AW4.0 (321)
CS-realted courses:
系统程式设计 (预计五上修), 作业系统, 资料结构与算法, 电脑网络导论, 计算机结
构, 平行程式设计, 机器学习, 电脑视觉, 数位讯号处理, 网多实验, 各种电机系工数 (
离散, 机率 ...etc)
[Work Experience]
小米 swe intern (2018 Jul @ 北京)
NVIDIA solution architect intern (2019 Nov ~ 2020 Aug @ 台湾)
[Research Experience]
电脑视觉方面 (跟电机系教授)：
1 paper accepted by 2020 ICASSP (As a co-1st author)
生医方面 (跟NVIDIA老板) :
1 journal submitted to Scientific Reports (只是帮忙实作, 名字挂很后面)
GPU方面 (跟资工系教授):
主要在研究NVIDIA新推出的一项功能, 应该不会有paper, 但可能会有实际的
improvement数据 (还在努力)
[Side project]
有做过一个900stars, 一个700stars的专案
后者有被邀请去参加React Summit 2020分享 (React世界最大conference之一, 可惜疫情
关系不能去)
[Honors]
书卷奖 * 1,
MakeNTU 最佳创意奖
梅竹黑客松 软件组 资策会企业奖第一名
<<目前定位>>
Dream:
Stanford EE MS
CMU CS MS
CMU INI MS
UIUC MCS
UCB EECS Meng
Target:
UCLA CS MS
Georgia Tech CS MS
UCSD CSE MS
UIUC ECE MS
UMich CSE MS
Columbia CS MS
NYU CS MS
UIUC ECE Meng
Cornell CS Meng
bottom:
USC CE MS
Cornell CS Meng
目前没有规划要读博士，希望能上找工作型的硕士名校。
不知道我有没有漏掉什么值得申请的program，或者安排的梦幻区太过梦幻。
想请各位大大帮忙分析落点，给些选校上的建议，非常谢谢orz！