Stanford/Berkeley/Caltech/Princeton EECS/ECE/EE PhD - 留學

Program

EECS/ ECE/ EE PhD


Research Area

Information theory, Statistics and Theoretical machine learning


Admissions

EPFL EDIC (1/21, w/ 1 yr fellowship)
UC Berkeley EECS (2/1, w/ 1 yr fellowship)
CMU ECE (2/6, w/ 1 yr fellowship)
Harvard SEAS (2/9, w/ 5 yrs RA /TA + $18k scholarship)
Princeton EE (2/9, w/ 1 yr fellowship)
USC EE (2/9, w/ 5 yrs RA/TA)
Stanford EE (2/13, w/ 3 yrs fellowship)
Caltech EE (3/6, w/ 1 yr fellowship)

(Note: only EPFL and Princeton no interview)


Pending

UIUC ECE (declined the interview)
UCLA EE (declined the interview)
UMich ECE
UT Austin ECE


Rejection

MIT EECS (no interview)


Decision

Stanford EE



Background

## Education

MS in GICE, NTU (台大電信所), Sep. 2016 -- Jan. 2019
* GPA: 4.23/ 4.3

BS in EE and Math (double major), Sep. 2012 -- Jun. 2016
* GPA: 3.96/ 4.3


## Test Scores

* TOEFL 106 (R29, L30, S21, W26)
* GRE 334 (V164, Q170, AW3.5)
* sGRE math 910 (97%)


## Publications

* First-author conference paper*2 (ISIT 2017/2018)
* First-author conference paper submitted (ISIT 2019)
* First-author journal paper under revision (TIT)


## Awards

* 碩士論文獎*3 (TIEEE/ CIEE/ NTU GICE)
* Conference Travel Grant*3 (ISIT/ 科技部/ 傑出人才基金會)


## Research Experience

* Networked Information and Communication Lab, NTU (2014 -- 2019)
* Fast Crypto Lab, NTU (2014 -- 2015)



申請心得

## 前言

留學板上潛水已久，一路上在此得到了許多有用的資訊，因此簡單分享一下自己申請的心路歷程，希望或多或少能幫助到往後的學弟妹。我的研究方向與申請的track都是屬於較為理論的領域 (information theory/ learning theory等等)，因此申請的心得或許不適用於所有EE/CS的申請者。


## 求學與研究經歷

相較於板上許多高GPA的同學，我大學的成績相對普通許多，系上排名也不突出，因此我選擇留在台大念完碩士並累積一些研究成果後再申請。而就結果來說，這樣的策略也讓我拿到比預期還要好上不少的offer。

大學時期自己就對理論有濃厚的興趣，雖然自認為不是個特別聰明、思考速度快的人，但我喜歡慢慢琢磨一個問題，探究它背後的理論，也因此大二時懞懞懂懂就選擇雙主修數學。雖然然是雙主修，但其實也只有把數學系必修修完，代數、幾何都只接觸過皮毛而已。大三開始同時跟了兩個比較數學的專題，分別是密碼學與消息理論的研究。各做了一年後，最後選擇了消息理論作為主要的研究方向（因為密碼學用到比較多代數，但自己對分析與機率較有興趣），也在大學畢業後繼續留在實驗室念碩班。

相較於大學時花了很多時間在修課上，碩班時自己把重心轉移到研究，也很幸運能在研究上小有成果，發了兩篇 information theory 領域的conference paper (ISIT)。雖然在大ML時代ISIT並不是個有名氣的會議，但在conference上和國外教授聊天以及之後interview時，得知其實兩篇理論的paper在申請上算是蠻夠用了，因此我猜publication這項目上應該算是有達標吧XD

最後我想簡單談一下雙主修對申請理論PhD的幫助。我認為是非常有加分的，在Caltech的interview中，教授也提到了許多理論領域的PhD學生常常也都有奧林匹亞獎牌或是雙主修，畢竟這是對數學能力一個比較客觀的背書。但雙主修其實也是有許多潛在成本的，大學時（尤其大三大四）為了完成數學系的必修，必須忍痛放棄許多其他有趣且實用的課程，現在想起來真的蠻可惜的...



## 選校、選老師

選校的部分，我是先把每所學校和我研究領域相近的老師找出來（感謝實驗室同領域的強者學長在前一年申請時已經survey了百分之九十五了），若一所學校有兩三位以上，同時排名也不錯，便可以考慮申請了。但即便如此，我最後還是選了13間學校，光是申請費與送成績就噴了一大筆錢orz另外有些鄉野傳說聽聽就好，例如申請前我聽說Berkeley PhD幾乎只收undergrad，加上我根本不認為自己會上top 3，所以差點不打算投...

最後再決定學校時，我是在Stanford 與 Caltech 之間做決定的。Caltech 要收我的老師是個實力非常好、知名度也高的教授，同時也有其他在業界很活躍的老師可以做co-advise。在我抱怨EE的 qual 太刁鑽後，他很霸氣的說可以直接用CS錄取我，讓我十分心動。但最後還是選擇了Stanford，原因有二：首先Stanford是rotation based，也就是進去時沒有指定一個advisor，可以在各個lab間都嘗試一段時間後再做決定（當然熱門的老師也會非常競爭）；同時Stanford給了三年的fellowship，因此在找advisor時我有多一點優勢可以跟到想跟的老師。



## CV/ SOP/ LoRs

* CV的部分，我是直接套用latex的模板，並放上個人學術相關的經歷，架構如下：

- Education
- Research Interests
- Publications
- Honors and Awards
- Academic Activities
- Research Experiences
- Teaching Experiences
- Related Courses
- Technical Strengths (test scores)
- References

其他一些與學術無關得經歷我都沒有擺，最後塞滿兩頁左右。

* SOP我並沒有找潤稿，把這當成一個審視自己學習研究歷程的機會其實對往後發展蠻有助益的。個人覺得SOP中規中矩的寫就好，不必太執著於抓住讀者的目光。除非你真的有非常特殊的經驗，否則多數教授也只是挑重點來看而已。我的架構是開頭、學習經歷、為什麼選擇information theory、兩個主要的研究經歷、未來想做的方向（非常重要！）、每間學校的客製化段落、結尾。我覺得兩個最重要的段落為

1. 你過去的研究經歷：最好從 general 寫到 specific，並總結一下這個研究啟發了你什麼。
2. 你未來想做的方向：先明確的寫一個大方向（ex. 用information theory的工具分析machine learning的問題），再指出一個目前關心的特定問題（ex. machine learning中generalization error bound）。特定問題通常不必跟你的POI完全一致，也不見得要是以後的研究方向，但至少要能展現出你對該領域是有sense的。

我覺得最有幫助的就是將同領域學長姐的範本看過一次作為參考。另外網路上也有許多資源教你怎樣避免寫出很糟的SOP，下筆前建議先讀過一遍。寫完後一定要找別人幫你多讀幾遍給些comment，可以的話能讓熟識的教授幫忙看過一遍更好（這邊要特別感謝我碩班老闆！）。

學校客製化部分我非常敷衍，用latex把每所學校的校名、program名稱設為變數後，再加入客製化的段落一起compile而已...不過就結果來看影響應該是不大啦XD

* LoRs

由於申請學校數量有點多，我一共找了四位老師幫我寫推薦信，分別是碩班老闆、大學專題指導老師、碩論口委、以及修課老師（有幫我寫過其他推薦信、並在研究上有合作過）。我並沒有到國外實驗室去visit過、也沒有和名校教授有connection，但就結果來看這些推薦信的質量也相當足夠了。

除了碩班老闆外，其他老師我都有幫忙擬稿，但我會特別拜託老師幫我強調某幾項特質，並加上自己主觀的評論。畢竟一封好的推薦信通常是有許多主觀的評論，但礙於禮貌擬稿通常不會寫出來。


## TOEFL/ GRE/ sGRE

* GRE 的部分已經在專版發過心得文了，可以直接搜我id找到相關資訊，短時間衝刺的話蠻推薦Mason GRE的。個人認為GRE過了門檻後完全不重要，考高分只是增加自己申請時的信心而已。
* TOEFL則是在考完GRE後兩個月去考的，基本上也只有把TPO刷一刷就上了，口說拿了21分實在挺慘的...同樣對於理工而言TOEFL也是過了門檻即可，不必太執著於分數。
* sGRE math 當初鬼迷心竅就報下去了，雖然不知道在申請過程中扮演什麼角色，但我想或多或少能幫自己數學背景背書吧。我自己是花了一個禮拜左右寫考古題，我想如果有把數學系必修修過應該是蠻容易準備的吧（雖然最後也只考了一個不上不下的分數而已orz）。


## Interviews

很幸運在一月到三月之間進行了十幾次的面試，從前幾場的緊張忐忑到後來可以算是小有心得。大部分的問題不外乎是要你介紹研究、簡述之後想做的方向，並向你介紹他們學校及實驗室等等。

介紹研究大致上可分為兩種方式，第一種是top-down的介紹法，以比較全面性、high-level地講你的研究坦討什麼問題、用了哪些方法、對該領域有什麼貢獻，而大部分的面試我都是以這總方法簡單介紹我的研究。第二種則是bottom-up的方式，現從一個簡單的toy model講起慢慢推廣到較為general的情。在幾場較為精實的面試中，教授會以他的角度重新理解你的問題，這時bottom-up的方式會是一個較佳的介紹方式。因此我會建議在面試前先好好思考該如何傳達自己的work，並準備幾個example方便講解。

面試前記得將自己的SOP再讀一遍，因為許多問題可能會從SOP延伸。同時可以多準備一些關於該校、該教授研究的問題討論，避免場面很乾XD

前幾場面試我非常緊張，但到後面習慣了之後反而還蠻享受和教授們聊天的過程，並在其中也學到不少東西（但我在二月中入伍，因此很可惜地必須推掉UIUC與UCLA的interview）。我還記得在面CMU時，寒暄完後我不知道哪根筋不對，竟然直接向教授說 why not tell me more about your research? 然後就聽她賣力地向我介紹她的研究...



## 聯絡教授

整個申請過程中我沒有主動寄信聯絡任何教授。十二月中送出申請後我便開始趕一月初的paper deadline，所以原先的規劃是一月中開始寄信套詞。然而我在十二月底便措手不及地接到UC Berkeley的interview了，也因此我覺得寄信聯絡教授似乎影響不大，之後便打消寄信的念頭了。




致謝、結語

申請路上受到太多人幫忙，詳細的感謝文我就留在FB了。最後希望這篇心得文能拋磚引玉，讓更多強者出來分享自己的心路歷程！

PS 由於現在人還在國軍online中，因此回信/回文會比較慢一點，希望大家多多包涵

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