AI@Edinburgh – YYJ¶
基本信息 Basic Information¶
本科专业：CS (2+2)
申请学位：Master
领域偏好：ML, Neuroinformatics, Brain Computer Interfaces
最终去向：AI@Edinburgh
申请三维 Application Information¶
均分（大一/大二/大三）：78/82/85
语言成绩：N/A
GRE：N/A
申请结果 Application Results¶
| 项目 | 结果 | 提交日期 | 结果日期 |
|---|---|---|---|
| 1. AI@Edinburgh |  Chosen |
||
| 2. CS@Edinburgh |  Admit |
||
| 3. AC@IC |  Reject |
||
| 4. Computing(AIML)@IC | Reject |
||
| 5. HIAI@Cambridge | Reject |
||
| 6. DSML@UCL | Reject |
个人经历 Personal Academic Experiences¶
科研经历 Research Experiences：¶
2024 Jun – 2024 Aug, 宁诺暑研, 机器学习在fNIRS信号任务的应用, 无产出
2024 Oct – 2025 May, 毕设，研究迁移学习对fNIRS信号分类任务的影响, 神经科学相关会议接收。
实习经历 Internship Experiences：¶
2022 Jun – 2022 Aug, 某小厂测试
2024 Oct – 2025 Jun, Intern, UoN Brain Data Group
项目经历 Project Experiences：¶
2023 Sep – 2024 Mar, GRP project, Cross-platform mobile app
荣誉奖项 Awards：¶
Dean’s Scholarship
Ningbo 2+2 scholarship award
申请经验 Application Experience Sharing¶
选校选专业：¶
由于多种原因，我只选择申请了英国的学校，专业选的也比较激进。如果更看中学校档次的话可以选择一些缝合的专业。如果要选择纯AIML相关的专业的话，似乎选择不是很多，同时竞争也比较激烈。体感上，有些项目，特别是UCL的3ML，对申请者的数学背景有较高的要求。
推荐信准备：¶
建议尽早联系教授，说明需要推荐信的数量以及可能需要投递的院校。
暑研/实习建议：¶
尽早确定未来的方向。如果职业规划更看中就业的话，建议主要去找实习。如果希望读博，可以去积极地寻找各种科研机会，最好能有产出。
其他建议：¶
-
对申请来讲，均分确实比较重要，但大学生活不只有卷均分。英诺和宁诺都提供了很多活动、项目和比赛的机会。在学习之余，可以积极参加感兴趣的活动比赛。在收获成果的同时也能结交志同道合的好友。
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接受变化，拥抱变化。每一届的情况是会变化的，每一位申请者的背景也都是不同的。虽然飞跃手册能够提供一个不错的样本集，但具体申请的时候还是如玄学一般。所以放平心态，积极面对各种结果。