在留学板上潜水也好几年了，从很多录取文中得到许多帮助 虽然板上 CS 相关的录取文已经很多了，但关於日本/新加坡学校的部分是很少 我的分享会聚焦在申请东大/NUS这一块，以及自己的背景和申请经过 Research Interest Computer Vision, Machine Learning and Deep Learning Programs MS/PhD in CS/ECE Admission UTokyo EEIS MS w/o (2/24) NUS CS PhD w/ {TA,RA}ship & tution waiver (3/27) Rejection NUS ECE MEng (3/30) UCLA CS MS (4/12) NUS NGS PhD (4/26) NUS ECE MS (5/5) NUS CS Mcomp (Already considered for CS PhD) (5/15) Pending NTU EEE MS Decision NUS CS PhD Background NCTU ECE BS.c. (2012/9 - 2016/6) Overall GPA: 3.89/4.30 (3.90/4.00) UTokyo Info-Comm Engineering (exchange student, 2014/10 - 2015/9) GPA can not be calculated at UTokyo Research Experience Aizawa-Yamasaki Multimedia Processing Lab (2015/3 - 2015/9) Academia Sinica Multimedia & Machine Learning Lab (2015/12 - 2016/4) Work Experience Microsoft Student Partners (2013/7 - 2014/6) Substitute Military Service (2016/7 - 2017/6) Scholarships Helm Technology Scholarship (2015/10) JASSO Student Exchange Support Program Scholarship (2014/10) NCTU Short-Term Exchange Scholarship (2014/10) NCTU ECE Xiao Yuan-Long Scholarship (2014/5) Publications 1st author in national conference in Japan 1st author in local conference in Tokyo (both without peer review) Test Scores TOEFL: R22/L18/S20/W24 = 84 (2016/3) R26/L24/S22/W20 = 92 (2016/5) R27/L24/S20/W24 = 95 (2016/7) GRE: V147/Q166/AWA3.0 = 313 (2016/10) Recommendation Letters Research advisor from UTokyo Lecturer from NTHU Professor from NCTU -------------------------------------------- 1. 申请选校 因为自己暂时没有往美国发展的想法，申请主要集中在亚洲区域 (UCLA是申开心的orz) 日本和新加坡是亚洲两个大学发展不错的国家，加上日本是自己很喜欢的国家，新加坡 则是因为女友在新加坡，所以我主要申请的地方在这两国。以下就分析日本和新加坡的 大学 CS 申请： # 日本 主要日本 CS 强的学校还是东大/东工大，东大的资工所为情报理工学研究科。 目前有提供海外书面申请的 program 都不多，东大情报理工需要本人亲自到场笔试面试 笔试题目集中在数学（线代/机率统计/微方）、程式（资结/演算法）和英文（TOEFL） 因为在服役期间不可能出国考试，先尝试申请东大有书面申请的 program -> UTokyo International Graduate Program (for MS/PhD in School of Engineering) * 此 program 仿效其他国家书面申请的方式，需缴交 TOEFL/GRE （但我打听到的情报是 若有日文检定N1，T/G皆可通融。e.g. TOEFL > 90 && no GRE required） * 分为秋季申请和春季申请，只有秋季申请有机会申请到奖学金。 * 工学院中，电气系工学（Electrical Engineering & Information Systems）是有 CS 组 的，然而老师不多，阵容也完全不比情报理工坚强。 在申请开始被 review 前必须先得到未来指导教授的认可，所以建议在 deadline 前至少 1-2 个月就要开始联络教授。教授可能会就你的背景及申请资料，进行一些小考试。 得到教授许可後，若背景在平均之上那就有很大机会继续到面试/笔试关。 面试: 透过skype，聊聊你过去的研究及未来的研究主题。对自己的过去研究很熟就OK 笔试：考数学（四选二）、程式（资结/演算法）、资讯理论共三份考卷 由於本身在东大交换过一年，在面试时老师对我有那位东大教授的推荐信非常有印象， 可能是一大加分项。 # 新加坡 新加坡 CS 主要是先考虑到 NUS School of Computing (SoC) / NTU SCSE 查了喜欢的老师和课程内容後主要还是以 NUS 为主 NUS CS 去年有到台湾来开说明会，有台湾人 SoC 教授亲自主持，算是想收台湾人吧XD 事实上新加坡的 PhD 跟英美系的很像，对於大学毕业的人的申请非常欢迎， 而硕士通常只有修课型硕士，研究型硕士则是几乎不太收人。（也无奖学金） CS PhD 是缴申请资料後，我在 3 月初有一场和一位华人教授的 skype interview， 也是聊聊我过去研究题目/未来研究方向/why phd之後，三月底发 offer 新加坡虽号称东南亚金融中心，但貌似科技新创也在蓬勃发展（当然比不上SV） 也蛮多跨国科技公司的 branch 设在新加坡。 就我查到的资讯，Software Engineer 大学毕业平均起薪约是 NT$126 万，跟金融有关的 薪水会再高一些的样子。 不过最有优势的可能还是金融相关科系，MFE (金融工程硕士)在 NUS 是很夯的 program 2. 转资工 重点：尽早确定自己想转行，累积修课及研究经验 我在直到大三去交换时都还不确定自己到底要的是什麽，蒙蒙懂懂的修了很多电机必修 而直到到了东大，自修 Coursera 的 Machine Learning 後深深觉得这是我有兴趣的， 才开始我的转资工之路。我采取的战略是： a) 从此之後多修资工课。交换时修了约七门资工主修，回学校後也补了七八门相关课程 b) 进实验室做研究并试着投 paper。我交换时原本是在 VLSI Lab，後来争取转换到 Multimedia processing lab 做多媒体/机器学习相关研究。 c) 多经营 github，把自己的相关 project 开源并活跃於开源社群 (未证实有用XD) 补充：丰富自己的CV，找 internship 或 Research assistant part-time jobs 3. TOEFL / GRE 看我的分数就知道根本不是能给出好建议的心得XD 由於当初没计画申请美国的学校，虽然知道东大/NUS需要T/G，还是没有好好准备 TOEFL 和 GRE 都是自修，GRE 甚至是在服替代役之後抽空去考的。 TOEFL 使用考满分、TOEFL iBT 托福分类字汇、口说模板参考 NoteFull GRE 则也使用考满分和 Magoosh 结果而言，日本/新加坡"可能"不需要太高的 TOEFL/GRE 便有机会申请上 尤其日本东大学生考自己的研究所时 iBT 分数大概都是 70~85 左右 4. 申请资料准备(SOP, CV, PS, RP, etc.) 我觉得的重点：参考范本、串连本身经历＆参考他人意见 在写 SOP, PS 的时候一般可能都会把自己过去的各种经历接在一起， 但我觉得重点是这些经验怎麽导出 (1) 你想申请此 program 的动机 及 (2) 你为何适合此 program 而不是只是单纯叙述自己看似辉煌的实习和研究经验。 如果只是踩着这些研究经验来申请，我是 commite 会感觉 motivation 不太够， 不知道申请者是否只是因为"刚好"有这些研究经验而来申请，而不是真正有兴趣 Research Proposal 的部分是 NUS NGS 有需要，基本上是就我之前读过的一些 paper 来照着 Introduction - Literature Review - Aims of the project 三部分来写 不过 NGS 没上，我也不清楚这部分我做的够不够好就是了XD 5. 结语 其实心得文在日本学校的方面，JapanStudy 日留版有蛮多资讯可以参考 新加坡相比之下比欧洲学校的资讯还要少，所以也希望提供点资讯给大家 很谢谢家人支持我选择出国、朋友给的支持与问候 谢谢已经在国外的同学们给的意见 还有替代役同学，要去 Berkeley 和 UW-Madison 念书的大神们的意见和讨论 留学是个很大的选择，途中往往有许多比较与讨论，但没有一个解答是完美的。 我的建议是选择一条不会後悔的路吧，Follow your heart! --

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