ML跨子領域 歐洲CS PhD申請請益

各位學長姐們好：

不知道這裡有沒有人申請歐洲博士是跨越不同ML應用領域的呢？我原本是做一些語音抗噪跟語音辨識相關的題目，後來覺得博士班想換領域所以大概申請了15間safe robotics或是做RL safety相關的實驗室。因為臨時轉領域準備有點太趕我就直接放棄考托福跟GRE了。
我11/20陸續投稿了一些有明確job position以及網站寫always welcome prospective phd student的師徒制program，但至今都沒有任何面試邀請，後來想想覺得歐洲直接綁定工作計畫的博士班學程可能需要非常match該領域的即戰力，對跨領域的人很不利，除了等待之餘希望可以請教這裡的學長姐一些問題。

[Background]
BS: NTU Department of Engineering Science and Ocean Engineering, GPA: 3.73/4.3

MS: NTU Department of Computer Science and Information Engineering , GPA: 4.22/4.3

[Research Experience]
research assistant, Academia Sinica CITI 中研院資創中心 (這是主要，我做了四年)

visiting scholar, National Institute of Informatics 東京情報通信研究機構 (兩個月短期旅遊)

project collaborator, MIT EECS (朋友邀請加入，約略五個月的時間做到至今，有把他們ML conf的constrained RL work延伸到robotic上，過程中我自認貢獻了很多technical知識上可以提及的改善，並且也順利得到導師的推薦信)

[Publication]
3 篇語音會議論文 (InterSpeech * 2 / ASRU * 1)

1 篇機器學習會議論文 (ICLR)

1 篇投稿到機器人會議還在審的草稿 (ICRA)

[Recommender]
兩個參與我每一篇語音研究的老闆

MIT project的導師

[List]
大概就是往一些safe RL/robotic或是verifiable planning的實驗室去申請

ETH Zürich Computer Science

European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS) program

TU Munich

KIT Department of Informatics

TU Delft Algorithmics/Cognitive Robotics

RWTH Aachen University AI center

TU Darmstadt CS department

因為申請的時候有大概去看他們實驗室成員，我發現相關領域其實比較喜歡收一些背景特別好的學生（像是高中有拿牌/大廠internship/應數系卷/相關領域多篇top conf paper），而且亞洲人很少，能參考的數據不多。
我自己過去的研究大部分是碰一些深度學習相關的應用，轉領域的原因其實也就只是本來的題目做到沒有愛了但還是滿喜歡研究的，可以免強扯一些關聯性但真的很低。綜上評估如果要申請這類方向的話自己應該算是沒什麼競爭力的申請者Q

我自己的策略是只用一段去談過去，最近最相關的短期project明確提點我的貢獻。然後在research plan的部分我有提出兩三個我覺得滿有創意但可能只是我還沒有非常理解該領域技術瓶頸的題目，我有分別條列一些真的要研究下去的話預期的挑戰。

考量到我現在已經29歲，想請問的問題有：
1. 如果我在繼續做相關領域弄出個一兩篇論文的話明年再申請情況會好轉嗎？

2. 沒有準備英文檢定對歐洲申請來說會有多傷害？

3. 假設沒有強硬背景的話，申請美國的話跨領域的申請者會比較有機會被考慮嗎？（但感覺競爭也可能更激烈）

4. 有沒有任何改善我現在申請的建議。

希望我沒有問出太低端的問題，請大家鞭小力一點><

我覺得我的申請資料或是寄信給老師的內容可能也有可以改善的空間，如果有佛人學長姐願意給予一些更細節的建議或是分享自己誇領域的經驗再麻煩站內我Q

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Sent from JPTT on my Samsung SM-A505GN.

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