Robotics@UPenn – WYQ¶
基本信息 Basic Information¶
本科专业:CS (4+0)
申请学位:Master
领域偏好:AI, ECE, Robotics
最终去向:Robotics@UPenn
申请三维 Application Information¶
均分(大一/大二/大三):3.85/4.0
语言成绩:IELTS 7.0 (6.5)
GRE:N/A
申请结果 Application Results¶
项目 | 结果 | 提交日期 | 结果日期 |
---|---|---|---|
1. SPML@NTU | 12.30 | 1.28 | |
2. Robotics@JHU | 12.14 | 2.25 | |
3. MSECE@Duke | 1.15 | 2.25 | |
4. Robotics@UPenn | 1.17 | 3.5 | |
5. MSEE@Columbia | 1.15 | 4.1 | |
6. CS@Edinburgh | 1.20 | 2.13 | |
7. AI@Edinburgh | 1.20 | 2.17 | |
8. Robotics@UCL | 1.21 | 3.25 | |
9. ECE@CMU | 1.15 | 4.5 | |
10. Robotics@UMich | 1.17 | 4.1 | |
11. MSCE@NWU | 1.24 | 4.9 | |
12. MEngECE@UIUC | 1.27 | 5.7 | |
13. MSCS@NYU-Tandon | 1.27 | 4.2 | |
14. CE@NUS | 12.31 | 4.11 |
个人经历 Personal Academic Experiences¶
科研经历 Research Experiences:¶
三段AI领域的科研经历,将深度学习应用在生物医学领域的不同方面。分别是FYP,校外实验室暑研和校内RA,至申请时无pub。
实习经历 Internship Experiences:¶
2023-2024 GRP全栈开发,在英诺交换期间做的网站开发
2022 uCourse微信小程序后端开发
项目经历 Project Experiences:¶
大一暑假参加了牛津大学夏校,学习ML\&AI和一点点机器人localization和
mapping的算法,结课成绩A。
大二上在RobotMaster举办的活动中做了单片机小车的循线与避障。
申请经验 Application Experience Sharing¶
选校选专业:¶
这可能是申请最重要的部分,也是我做的不太好的地方。选项目一定要早点开始,因为有些项目截止时间很早,有些是rolling录取。我的中介一直让我不要急,我当时也忙着考语言没有主动找,最后错过了UCLA, UCSD, UIUC的MS项目。后来复盘时觉得申请的有些项目其实不太match,比如密歇根的robotics其实偏硬了。即使找中介,选校选项目也一定要自己多上心,否则中介很有可能就会选他最熟悉的项目,而不是最适合你的项目。
选专业时可以从就业方向,个人兴趣,申请难度方面考虑,同时要注意每个学校的同名项目可能学的东西会差很多,需要自己去官网看课程和老师的研究领域。比如robotics,有些学校偏软,有些必须选很多硬件的课程。我最感兴趣AI领域,但也不介意学一些硬件,又考虑到robotics可能是未来的趋势,所以申了不少偏软的ECE和Robotics项目。
标化成绩准备:¶
雅思对于基础不好的同学,要考到7(6.5) 还是有难度的,建议提前准备。我大三暑假才开始准备,所以最后出分的压力比较大。我没有考GRE,但是最后感觉对大部分项目都没什么影响。
推荐信准备:¶
对于科研经历比较丰富的同学,supervisor写推荐信是最好的,会比课程老师更了解自己,也有更多的内容和支撑例子可以写在推荐信里。我的推荐信是由三段科研的导师和GRP的英诺导师写的,个人感觉能比较全面的反映我的能力和品质,帮助比较大。
暑研/实习建议:¶
对于我感兴趣的这些方向,科研是更重要的,如果不是想申请CS,往软件开发大类就业,可以把更多关注放在科研机会上。因为绝大多数实习还是做得软件开发方面,科研会更灵活。学校老师和学校合作的实验室都有不少科研机会,找到感兴趣的方向可以大胆陶瓷,向老师展示自己的积极性和潜力。
此外,申请Master的时候有无pub不太会起到决定性作用(除非哈耶普斯麻CMU),在简历和文书里,通过科研经历展现自己的尝试和思考,也能体现潜力。
其他建议:¶
不要对自己太苛刻,大四很可能伴随着焦虑和迷茫,CS又是一个同辈压力很大的专业,保持好心态,相信一切都是最好的安排~