[錄取](代Po) MIT/Stanford/UCB/CMU/UofT CS PhD

研究方向:

Robotics, Computer Vision, Machine Learning

申請結果:

Admission:

MIT EECS PhD (interviewed)
MIT AeroAstro PhD
Stanford CS PhD (interviewed)
UC Berkeley EECS PhD (interviewed)
CMU RI PhD
UofT CS PhD (interviewed)
UMich CSE PhD (interviewed)

Rejection:

Cornell CS PhD
UW CSE PhD
CMU MLD PhD

Decision: MIT EECS

學歷:

NTHU EE MS 2017-2019
GPA: 4.25 / 4.3

NTHU EE BS 2013-2017
GPA: 3.87 / 4.3
Rank: 27 / 102
Honor: 書卷*1, 入學獎學金

英文考試:

TOEFL: R28 L30 S25 W29 112 (2019/11/10)
GRE: V151 Q170 AW4.0 321 (2019/10/20)

Publications:

4 * 1st/co-1st author top conference paper (ICRA, IROS, ICCV)
1 * Nth author top conference paper (ECCV)
1 * 1st author paper under submission

工作經驗

Research Intern, UberATG, 2019
Research Assistant, 中研院, 2017

推薦信

指導教授, 清大電機 * 1
Research Head, UberATG Toronto * 1
指導教授, 交大資工 * 1
Research Scientist, NEC Laboratories America * 1
指導教授, 清大資工 * 1

(基本上是前三個＋後二選一)

心得

1. 推薦信

推薦信最重要

近來CS PhD application在各頂校都至少上千，在初步篩選後可能還是有上百份申請，
所以對於教授們來說，一個簡單決定要看哪個申請者的資料的方法，就是直接看推薦信
有沒有自己認識或聽過的，所以好的推薦信可能首先決定了申請資料的曝光度。另一方
面，推薦信的內容是判斷一個人研究能力和其他綜合評價的重要依據，個人認為甚至凌
駕於其他客觀條件像是論文發表或研究經驗，因為對於教授們來說，自己認可的研究人
員給的評價大多時候是大過conference的公信力的。以我自己的申請結果和各種情報來
說，我拿到的推薦信絕對是起了關鍵信的作用 。
題外話，這點時常被人詬病為nepotism，個人也是頗為同意，雖然這可能不是最好的生
態，但這件事本身就有其合理性，而在現在CS領域的狀況下，其合理性甚至有效性又被
各種強化了。

2. Publication

發表數量只是浮雲，達標就好

在現在這個AI泡沫化的時代，有個兩篇以上top conference是申請CS PhD然後主作
ML / CV / Robotics的標配，另一點是，有兩篇跟有五篇基本上不會差太多，因為除非
你的paper是那種超爆有名的，可能審查application的人或是面試你的教授還看過的那
種，不然一作publication就只是證明有足夠研究經驗和具備一定研究能力。我認識的
大多同輩朋友包含我自己都會在僅兩三年的研究經驗中不斷地對自己過往的paper感到
十分不滿意，那些在研究圈打滾幾十年的教授從研究本質的角度來看，根本不會把隨便
一篇頂會的paper看在眼裡，另外最近submission數的各種爆炸導致review process非
常noisy，被top conference接受的價值會越來越低。

個人建議是在量上要達底標，達成之後就別執著於發paper，去拿封好的推薦信或是
直接以發oral paper為目標...等（當然最好的狀況是有很多篇都很有impact的paper）。

好的教授和實驗室帶你上天堂

如果要說什麼是申請的準備中最重要的，我覺得就是這個了！！
除了我的指導教授外，我非常幸運地能在不同project受到清交的教授還有在美國的
研究人員的指導，進一步到UberATG實習後，也在那個實驗室學習到很多。 我主要
把好的教授和實驗室帶給學生的影響歸類為三點:

(1) 眼界:
我基本上大學都在耍廢，沒實習、沒打比賽、沒參加學術活動、專題也做得頗差，甚至
到大四時，除了去竹科當工程師這種模糊的想法外，對未來十分地茫然，而當初選擇跟
我的指導教授的原因也是單純覺得DL / CV很潮。然而，開始接觸到實驗室的人和教授
後，我便慢慢了解到我認知到的世界之外的各種可能性，包含國際學術會議、眾多最前
沿的技術和算法、出國深造、成為首屈一指研究人員的野心...等，而這些認知在我至今的研究之路上，扮演著最核心、最深層的原動力。

(2) 思維模式:
指導教授會很大地影響學生的思維模式，更確切來說，當遇到一個問題或任務時，我們
會以何種角度去看待它並且決斷出接下來一系列行動以達到最終目的，其中包含定義問
題、資料蒐集與吸收、整體規劃、事件優先順序的安排、分析、表達...等；另外，我想強調這裡提到的思維模式是對於處理廣泛任務和問題，而不是專只做研究而已，所以像
是研究領域、不同research community的思考方式...等都是因人而異的；而我將我在實習階段的表現主要歸功於我從我的各個指導教授們身上學習到的思考和解決問題的方式
，另一方面，我實習的老闆也讓我學習到很多對於研究的態度和使命感。

(3) 風氣:
相較於前兩點的遠大與抽象，實驗室風氣就是研究生活中的柴米油鹽，日復一日的潛移
默化或蠶食學生。我的實驗室夥伴們人都非常好，對研究也有一定程度以上的熱忱，討
論風氣也非常興盛，時常在出去吃飯時像一群nerd一樣在聊可以做什麼或嘴某篇paper，一方面讓我能夠以良好愉悅的心態面對研究，另一方面讓我建立起一些不錯的習慣，像
是定期看paper、reading group、追蹤大牛、互相聊對方的研究...等。

3. SOP

因為當時還忙著投稿和讀英文，所以我只花了大概一週寫SOP，我主要花時間在更完整
地構思和闡述我的研究目標，而不是我的經歷和對字句的雕琢。
首先，我認為SOP對於PhD申請的重要性相對於MS申請低很多，其他客觀條件像是推薦信
, Publication, 研究相關工作經歷才是主要能夠證明一個人的研究潛力。
另外，理想狀況下，即將要讀PhD的人應該要對他所在的研究領域有一定程度的認知、
看法以及偏好，而寫SOP的過程基本上只是把自己一直以來的研究理念和動機具體地闡
述而已，從零到初稿完成不應該花很多時間。
最後一點是，教授會根據你SOP中寫的research goal找人，所以
(a) 不要寫得太攏統，沒有鑑別度也看起來對研究沒sense
(b) 寫自己喜歡同時也跟目標教授research interest align的東西
(c) 要確定自己能夠對自己寫得內容侃侃而談。

4. 英文考試

基本上門檻就是Toefl > 100, GRE > 320 (Q>168)，另外Toefl口說最好>22。
聽從各位強者出國前輩們的建議，我先準備GRE再準備Toefl。
GRE的話，我補Mason，頗推，整個可以無腦去上課，聽老師各種秀，然後課後再根據
講義和老師上課講得去準備。我補完後就直接耍廢放著，到10月死到臨頭才開始拿講
義看，但之前上課都有聽講然後抄筆記的話效果還是挺不錯的。
TOEFL的話，真心覺得GRE考過後，寫寫考滿分，熟悉一下題型，就可以上了，之前GRE
的訓練完全可以transfer到Toefl。我那時候考完GRE後接連出國參加了兩個conference，還一邊搞當時project的投稿，所以基本上也只有了解題型和掌握好時間。另一點是，
我個人覺得TOEFL比較著重於日常語文能力的累積，Reading大家看論文和教科書大多都
是英文，Listening我個人很愛看Talk show和Stand-up comedy，Speaking考前剛好在
國外待了一陣子而且在台灣的meeting也是用英文報告，Writing直接靠GRE老師教得各種技巧凱瑞一波。

5. GPA

如果是申請PhD的話，個人感覺GPA不要太差就好，我猜對於那些頂校的教授來說，GPA
不是太有鑑別力的指標。我自己大一大二都在各種玩因此成績很差，我的微積分二差0.X分就被當掉，直到二下意識到可能要gg了才開始顧成績，所以總結下來BS成績還算能看。

雖然我這方面的過去沒啥參考價值，但我的建議是：(a) 選課不要和成績過不去
(b) 把其餘時間拿來增進自己能力的同時也讓自己的履歷更漂亮, e.g., 找實驗室做研究, 參加比賽, ...

計畫

老實說，我在大學剛畢業時沒什麼計劃，碩班的過程也只是單純覺得做研究挺有趣的
就一直做下去，非要說什麼事情是特別計畫的，那就是我先在實驗室發幾篇paper (非
常感謝分散於清交和加州的指導教授們的強力凱瑞)，然後再出國去當訪問學者並爭取
推薦信，而我在找國外訪問學者的職缺時，只有一篇1st-author paper外加一篇under
submission。

另外，我現在回想起來，以申請PhD來說，其實在台灣先念個碩士挺不錯的，因為到國
外念master首先學費爆炸貴，畢業後還不能直接出來工作還債；另外，只有少數學校的
碩班事主做研究(以CS為例的話UofT, CMU MSR, UIUC)，其他都得跟master畢業直接去
工作那條路蠟燭兩頭燒，反觀台灣的碩班都是主做研究的，而且更容易受到老師重用和
栽培；不過，在台灣念碩班的話就要特別想要怎麼拿到跟國外的connection。

面試

基本上我都是用同一套心態去面對所有PhD的面試，所以我就不分學校討論了。
我對於面試的準備主要分為兩點:

(1) 複習傳統非DL or learning-based的CV / ML / robotics算法。當然時下最流行的
方法也要大概知道，但因為做研究本身都會一直看新的paper，所以一般來說，那些比較舊的算法比較需要特別去複習一下。

(2) 增廣見聞，培養research taste。確切來說，可以去看不同research group有啥系
列研究，聽大牛的演講，大概了解不同研究子領域的發展現況和瓶頸，讓自己成為一個
對於整個研究大生態有sense的人。

除此之外，我覺得更重要的是，面對面試的心態:

(1) 表達清楚，論述的邏輯要通順。雖然我不確定那些面試的教授們實際怎麼想，但我
不覺得他們要的是一定能說服他們且細節考量十分縝密的答案，而是在一個大的思考框架下結構鮮明且流暢的論述。

(2) 對自己講得內容有熱忱，不要當作是面試，而是交流 (被面試同時，問”好問題”)。我覺得做研究是很開心的事情，而跟別人分享自己的研究或對研究的看法也是令人興奮的一件事，雖然我們在申請當下是處於”被面試”的狀態，但我更多把整個面試過程當作是
一個交流，分享自己同時還能從不同教授們學習到很多；其實每一次面試都是非常難得的機會，以現階段來說，可能只有這個時間是有機會與大牛或厲害的教授們當面交談的，
我在很多場面試下來，學習到非常多，包含知識的成長、對不同領域的看法、現在AI相關領域的發展、研究態度、甚至如何做研究。

(3) 清楚理解並闡述自己的研究目標。這邊跟在SOP提到的東西差不多，換成是要直接用聊天
的方式跟對方分享自己覺得什麼是重要的、為什麼、可能可以採取哪些方式前進之類
的，有點像在寫intro外加一點點related work的感覺，講清楚自己要幹嘛，然後提出
一些具體的東西讓別人知道你是有些料的。

(4) 適時地加入一點閒聊。除了研究能力外，合作能力也是很重要的，所以要讓教授們
覺得你是一個好相處的對象，跟我們合作是開心的，畢竟advisor跟PhD之間的關係絕不
僅止於研究上而已，還有life in general。

感謝

謝謝清大電機孫民老師
謝謝交大資工邱維辰老師
謝謝 NEC Laboratories America 的 Yi-Hsuan Tsai
謝謝清大資工陳煥宗老師
謝謝UberATG的老闆
謝謝現在實驗室的夥伴和已經在世界各地擴展支部的學長姐們
謝謝在UberATG的眾大佬
謝謝陪我講幹話和玩耍讓我能繼續努力研究的朋友們
謝謝我的家人一路上對我的支持和包容
謝謝我的女友對我的付出與陪伴

祝大家一切順利！！

------------------------------- 代 Po 到此結束 ---------------------------

有什麼問題想問原原 Po 的歡迎發問！他會很熱心得幫大家解答的 XD
在這邊恭喜他摘下五冠！

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