CS求比较万年难题UCSD v.s. Columbia
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目标:申AI PhD,主要想做ML偏理论一点点,但是也很愿意做NLP/CV相关的ML应用,想在硕士期间跟个大牛科研拿推荐信(AI PhD好像已经到了顶会都没用,没有大牛推荐信就是送死的程度?)
背景:某C9垫底高校Top2,CUHK交换,DL/ML/RL还是有些理论基础,暑假在CMU深度学习暑研,做了一点微小的工作,其实有点水水的,今年CMU实在撕得太惨了,SCS吃了全聚德,想通过念硕士蛰伏两年,好好努力一把重回CMU{:4_108:}
求各位大佬为我申请PhD的道路指明方向
学校声望:不知道申PhD的时候,他们怎么看这两个学校的学生
课程压力:希望课程压力小一点,好好做科研
课程设置:两边都很好,都有Machine Learning的track
天气环境????????其实不太care
以及CMU INI/ECE好找科研机会,出来好申PhD吗?
背景:某C9垫底高校Top2,CUHK交换,DL/ML/RL还是有些理论基础,暑假在CMU深度学习暑研,做了一点微小的工作,其实有点水水的,今年CMU实在撕得太惨了,SCS吃了全聚德,想通过念硕士蛰伏两年,好好努力一把重回CMU{:4_108:}
求各位大佬为我申请PhD的道路指明方向
考虑因素 | UCSD | Columbia |
1. 费用 | 40w,拿到TA就只要20w 不知道TA好不好拿 | 70w,TA/RA基本没有? |
=1. Faculty | ML/NLP粗看上去没有很合适的, 听说CV来了一个大牛? | Michael Collins,Tony Jebara,David Blei三位大佬,可是不知道大佬们愿不愿意带我... |
3. 项目时长 | 一年就可以读完,显然是不能刚入学就申PhD的,但是如果毕业了再申,接下来一年何去何从? | 一年半,可以读完第一年的时候申PhD,时间挺合适 |
4.其他 | 求大佬指点申PhD还有哪些重要的因素 |
学校声望:不知道申PhD的时候,他们怎么看这两个学校的学生
课程压力:希望课程压力小一点,好好做科研
课程设置:两边都很好,都有Machine Learning的track
天气环境????????其实不太care
以及CMU INI/ECE好找科研机会,出来好申PhD吗?