[結果]
Decision: Stanford MSCS
Admission:
- CMU MSR
- Stanford MSCS
- GaTech MSCS
- UT Austin MSCS
- UMich MSE in CSE
- UCSD MS in CSE
Rejection:
- CMU MLT/ MSML
- UIUC MSCS
- UMass Amherst MSCS
- UPenn MSE in CIS (有進到waitlist，但已經有學校了所以寄信請他們不要考慮)
- UCLA MSCS
- UofT MScCS
Pending:
- Columbia MSCS
- UMD MSCS
- Purdue MSCS
[背景]
科系和成績:
- NTU BS in CSIE (Cumulative GPA: 4.13/ 4.30, Major GPA: 4.15/ 4.30, Overall Ranking: 19/ 181)
英文檢定:
- TOEFL: 110/ 120 (R 29, L 30, S 25, W 26)
- GRE: 330/ 340 (V 160, Q 170, AW 4.0)
發表:
- 申請當下有一篇3作投稿到ACM/ IEEE ICCPS，不過後來被拒，申請當下做的其中一個專題最近1作投上了IEEE IV。
研究經驗:
- Cyber-Physical Systems Lab:
我在CPSLab主要是跟著林忠緯教授和江蕙如教授做intersection management的題目，在研究怎麼去安排自駕車進入路口的時間，更深入一點講的話我們特別關注排程的robustness to deadlock，也就是說要怎麼樣才不會讓這些自駕車之間的等待關係變成循環。我在這個專題裡面主要從學長的作品出發，透過他們提出的一個graph來model整個排程問題，然後基於這個graph討論說如果在我們除了能決定這些車子進入的時間還能控制他們移動路徑的情況下，要怎麼樣去保證不會出現deadlock。在申請季時這個專題正在寫論文的階段。 - Computational Learning Lab:
我在CLLab主要是跟著林軒田老師和李俊良學長在做deep active learning的題目，主要在討論說要怎麼把active learning的概念(讓model自己去選要用什麼樣的資料來訓練)好好的用在deep learning上，讓deep learning可以少用一些資料就好。這個專題就比較命運多舛一點，一開始最初的想法就是單純想減少deep learning對資料的需求，所以在一開始的時候花了不少時間在看各式各樣的可能性，像是那時候也認真的看了一下self-supervised learning或semi-supervised learning，最後好不容易把目標放在active learning上之後是想看看能不能提出一種新的選資料的標準，但後來發現在檯面上的deep active learning作品其實在設定上都各自有些不同點，就算真的提出了新的標準好像也很難跟其他作品公平的比較，所以最後決定先往找出對於deep active learning來說最好的framework這個方向做。在申請季時這個專題正在開始跑實驗的階段。
實習經驗:
- Google Software Engineering Intern
對於想知道怎麼把這些對於申請很重要的面相顧好的學弟妹們，推薦大家去看看我大哥寫的文章，我就不再贅述這些準備過程的細節了，以他努力的程度當榜樣好好去做，就算只做到了80%也一定還是會有很好的申請結果的。相對的，我想分享一下在這些東西之外，我在申請過程中的想法以及這一路上所感受到的感謝。
[感想]
我大致把自己在申請過程中產生的新想法分成下面三點。
- 為何出國？
在親身經歷過一次申請的過程之後，才真的意識到我在之前其實並沒有好好想過我到底是為了什麼東西而想要出國。在以前，好像總是被一種自認為出國唸書可以讓自己在往後人生過得更順遂的想法給支撐著，但現在來看，出國與不出國不過就是一個exploration和exploitation之間的選擇。對我來說，我只是在現在相信去探索不同的環境、學著適應可以讓我在未來有更好的能力，理由主要是因為我認為世界是一直在變的，要是能夠藉由這樣的機會訓練出自己適應新事物的能力應該能讓自己在面對不確定的未來更有信心，但同時我也相信，一定有人的想法會是在台灣這樣過的習慣的環境裡能夠更專心地精進自己、為自己創造更美好的未來。而這兩個想法並沒有對錯，說到底，就是每個人的信仰不同罷了。 - 剖析自己
藉由申請的過程，其實對自己做了很多很多的反思，從最一開始在選擇該投什麼樣的program時，好好地問了自己在未來想要做著什麼樣的工作，在仔細回想了一下自己在實習時的所見所聞後，發現比起把重心放在如何維護好大型軟體，我似乎更喜歡把一個新的東西做出來的感覺，因此，整體規劃較短、追求快速上岸的MEng型program對我來說就不是個好的選擇，相對的，我更希望在美國唸書的期間內是能夠繼續精進自己發現和解決問題的能力，把自己推進研發性質較多的部門。
確定了這樣的想法之後，下一步就是開始想如何把過去自己累積的內容串連起來，寫出一篇能夠說服委員會的SOP出來，然而也就是這時候發現自己在過往做事的一些缺點，其中最嚴重的問題大概就是太愛跟風，常常在做很多事情的當下沒有特別去想為什麼要做這些事情，舉例來說，我在大學期間的修課其實大概是到大四之後才真的有好好思考要怎麼安排，在這之前其實很多時候就是拿同學選的課來抄一抄，另外，在專題的選擇上也是誤打誤撞，在真的開始做下去之前好像也沒認真思考過到底想要藉由這樣的機會學習到什麼，大多只是因為看著前面學長姐選了這些實驗室有著不錯的申請結果而傻傻的走進去就是了，而這樣跟風所產生的問題就是有時候做起事來會少了那麼一點幹勁和動機，畢竟自己沒有好好想清楚到底是為了什麼而累，所以稍微撞到了一點牆就會想要退縮了，同時，儘管還是硬著頭皮串出了一篇還算合理的SOP，但在說服力上肯定比其他認真思考過這些問題的申請人來的薄弱一些，自己也多多少少會有些不踏實感。
而意識到了這樣跟風的問題對我在最後學校的選擇上也起了很關鍵的影響，覺得自己在大學階段並沒有好好的探索自己到一個滿意的程度，讓自己還沒有能力確信地說出自己到底對什麼樣的領域有興趣，又或者到底嚮往著engineer還是scientist的角色，所以才決定在這個階段先去Stanford把這些問題給好好釐清，就算最後出來的答案還真的是想當個Robotics領域的research scientist，我也不會後悔現在沒選CMU錯失了一條好像比較好走的路，因為對現在的我來說，找到一個能義無反顧努力的動機遠比最後的結果來的重要多了。 當然，也想在這紀錄一下在做最後的選擇前忠緯老師提到的，研究所的本質畢竟還是要專精在某件事上，所以儘管現在說著想去Stanford好好探索，那並不代表我在這兩年就是東摸一點西摸一點，我現在賺到的不過是在開學前的這幾個月繼續去釐清我還沒搞清楚的問題，終究在碩士生涯開始不久後是需要收斂在某個特定的方向上鑽進去的，希望自己能記住這件事，好好督促自己！ - 這不是終點
對於這個點，我想分兩個方面講，第一個是面對申請結果的心態，在真的收到自己心心念念的夢想校offer之後，確實會因為自己的付出被肯定而感到開心，但我同時也真的認為這只不過是個過程，去了好的地方並不代表未來就會一直這麼優秀，覺得沒申請好的也不是說就永遠差別人一等，畢竟，我們在申請時被看到的樣子也有好一部分是跟自己的起點有關，時間拉長之後比較努力的人終究會有超車的那一天，所以無論結果是好是壞，重點還是保持著對人生的動力，然後好好的付出心力吧。
第二個點以現在的後見之明，我覺得好好為了申請去努力固然是好的，但真的不要把這當作唯一重要的事，然後反而犧牲了其他自己也覺得很重要的事情。直白一點的講，從國高中開始有著這種想出國的心態後其實自己多少也有點對於成績的追求著魔，所以常常爸媽問要不要回去看阿公阿嬤的時候會因為覺得少念了一些書而拒絕，直到他們在大二大三的時候過世才為了後面這幾年少的相處感到惋惜，另外，申請季的時候也因為真的很執著地想要拼到夢想校，幾乎把所有時間都投資在準備考試、文件、專題上，然後剩下的事情應該就不用再多說一次，我活活地把自己過成了一個雞巴人，所以儘管現在確實達到了自己階段性的目標，但老實說，我並沒有覺得這樣的犧牲是值得的。
[感謝]
最後，我想好好紀錄一下整個申請過程中我所感受到自己很幸運的地方。
感謝我的家庭，除了提供了很好的資源讓我能順利的成長到現在的樣子，更從小時候就一直給予著我出國生活所需的勇氣，讓我現在不會因為恐懼而卻步。
感謝我的同學們，很多事情都是因為被你們給刺激到才會讓我有想要再更上一層樓的衝勁，同時也很珍惜大家既可以一起瘋瘋癲癲卻又能很真誠的面對彼此。
感謝我的老師們，不只是在學習和研究上磕磕碰碰時給予指引，從你們身上我也看到了許多令人嚮往的特質，給了我很好的榜樣去追隨。
最後，感謝冠蓓，在整個大學階段中給了我很多的信心和關心，總是讓著我去任性地衝刺，也謝謝妳出國前給的幸運的一美金，確實讓我有了從沒想像過的申請成績。
