前阵子发过选校文，今天终於下定决心去CMU了。 一路走来，留学版给了我不少启发和方向。鉴於版上没有太多机械录取文，来发文算是还 还愿。接下来，我会将我的所见所闻、网路上(一亩三分地、Quora etc.)，以及从同学朋 友打听来的资讯，尽可能详尽的纪录，希望能给未来想走上留学这条路的机械人(特别是 没办法单纯念书和做研究过日子的)一点参考方向。如果你是书卷各种拿、Paper各种发、 致力上Top3的大神，或者是想瞻仰大神朝圣，都可以先请左转了。 -- -Admission UC Santa Barbara MS in ME(2/18) UC Berkeley MEng in ME (3/10) Carnegie Mellon University MS in ME(3/11) Purdue MSE in ME(4/6) -Rejection Princeton MS in ME(1/19) Carnegie Mellon University MS in RI(2/16) MIT MS in ME(2/22) Stanford MS in ME(3/15) UIUC MS in ME(3/22) UMich MS in ME(3/22) UCLA MS in ME(3/24) -Pending Cornell UC San Diego -Decision Carnegie Mellon University MS in ME -- Background B.S. in ME, NTU(2015) GPA Overall : 3.8, Major : 3.7, Last 60 : 3.9 on 4.0 scale Test Scores TOEFL 105 (R30 L26 S23 W26) GRE 334(V167 Q167) AWA3.0 Work Experience 台北市消防局(局本部)替代役 Publications & Patents None. Honors & Awards Dean’s List Award *1 Research Experience Undergraduate Researcher, 2014-2015 Activities 椰风摇滚社 台大热舞社 流行歌唱社 阿根廷探戈社 机械系系学会 Hack NTU Letters of Recommendation 导师*1 学士专题指导教授*1 自动控制课的教授*1 三位都是台大机械系的教授。 No citizenship or green card -- <前言> 本文会分成若干部分，方便阅读，请自行斟酌。 <机械相关留学资讯与建议> 1.选课与选系 是的，你没看错。如果是跟我一样想往机器人领域发展的同学，虽然机械、电机和资工都 能在机器人领域发挥所长，请还是尽量往CS靠拢。就算转不成系，也多修一些CS相关的课 程，强化个人背景。我知道机械系光本科课业就很重，也不像EE那样和CS有那麽多重叠的 课程，但这对未来申请学校会有很大的帮助。在美国大多数学校，Robotics都是归类在CS 领域，ME仅有少数实验室与机器人相关。估计会收到这麽多rejection和我SoP里提及想做 机器人脱不了关系。ME系里和机器人相关的缺真的太少了，没足够的实务经验，ME大学部 里又只必带很多硬又不相干的课，根本竞争不过来自世界各地的Geek。而实务经验中最能 自学成材的就是coding，相关的修课纪录会大大增加非CS背景申请者的说服力。申请学校 的时候，除了像CMU这样的学校以外，也都尽量投CS。一方面机器人的实验室比较多；一 方面凭着CS相关的学位和coding技巧，毕业後找工作更容易，待遇也比较好。如果是坚持 往机械传统领域发展的同学，请做好心理准备。ME的国际生在美国受到很大的身分限制， 汽车、航太、国防等产业，HR第一关就是想刷掉没有身分的国际生。 2.Publications和研究经验 US的学校相当重视申请者过去的研究经历，而这也会是写SoP时最重要的部分，专业领域 相关的研究和发表符合该学校各实验室的发展方向，会有很大的加分作用。这部分我仅有 大学做机器人学士专题，就不多赘述。 3.GPA GPA的重要性就不用多说了。除非是研究或工作经历相当突出的大神，否则别给审委会第 一关就把你从名单刷掉的理由。一般来说，GPA要求最低3.0，看过成功进入MIT, Stanford的人大多都是系上的卷一、卷二，而UC Berkeley MEng新生说明会提供的数据这 届平均GPA是3.7。 4.TOEFL和GRE 和国内不同，US并没有靠研究所考试入学的机制，大学四年的表现才是最重要的。过去有 很多靠着惊人的履历，低GT照上Top 20的案例。当然也有高GT拿到一堆rejection的，例 如我XD 倘若还是想靠GT争取一点加分效果的话，自行锁定Top20: TOEFL 100 GRE 320, Top 3: TOEFL 110 GRE 330。无论如何，去美帝念书，我想英文能力还是必备的。以下就 简单描述一下自己准备TOEFL和GRE的方式: (1)GRE 我是先考GRE在考托福，GRE前前後後考了有四次之多。从最开始的316分进步到334分，中 间穿插了期中期末考、毕旅、服兵役和考托福，总体时程大约一年多一些。最大的转变主 要是单字量在这段时间内显着的提升。不过，必须得说GRE的单字真的很难背，是会背了 又忘忘了又背的那种程度，数量还很多，建议尽早开始准备。教材的话，红宝书太多、太 杂不推，可以从访间补习班整理出来的单字书着手，我是用字神送的NEW GRE字汇圣经。 再来就是写真题，弄清楚题目里面的逻辑关系是解题的关键，就算题目没完全看懂也能从 转折字、字根字首去推出它的正面负面关系，进而选出正确答案。而最後真正密集准备的 时间大概一个半月，头两周先把补习班的真经题目都仔细做过一遍，不会的单字也都查起 来。再来就是写Mgoosh，特别是Verbal的部分一定要全写完，它可以设定题数和作答时间 ，难度又稍高於GRE实战，非常适合拿来练手感和抓作答速度。最後一周，就是写写作文( 确保不会比3.0更低)，以及复习之前所写过的题目，准备进考场。 (2)TOEFL 经过GRE的洗礼後，TOEFL Reading拿30我相信不会是难事。Listening则可透过关字 幕看电影来加强。Writing要练习五段式写作和背integrated writing的模板。Speaking 就建议组读书会，大家一起练比较有动力，也可以找出彼此口说上的缺点。唯一推荐做 TPO，不仅和实战的难度接近，R L S W四部份考题用到的背景知识还会在实战中交叉出现 ，根本佛心来着，把它写完就足够让你托福破百了。 5.推荐信 我也是在一亩三分地逛久了才知道，原来对岸的同学积极到暑假还会自费飞去美国知名大 学找知名教授做研究，之後再请他们写推荐信。我的三封推荐信，一封来自专题指导教授 ，一封来自导师，一封来自修过课的教授。平常见面深聊的次数不多，说真的找他们写还 有点心虚。无论如何，上课做专题就多表现吧，不要怕做错说错。让教授认识你的积极面 ，他们才能帮你写出强而有力的推荐信。 6.SoP 小弟没有太多的研究或工作经验，只能从文字上多作着墨。以机器人为主轴贯穿全文，就 连社团活动也说成是为了在机器人相关产业有所表现而去，自己看了都觉得有点唬烂，也 难怪这麽多拒信XD 不过，至少还有个机器人专题研究，因此它也是整篇的重点。从如何 定题目、中间的不断尝试和失败、到最後期末发表，写得是钜细靡遗。如果能多做点实务 和研究，就尽量做，明确把那些事蹟条列就好!实力最重要，以下取巧的写法，仅供参考 。 第一段---为何想做机器人?(科学营、电影的启发) 第二段---描述有Project或高分的课程，证明自己有专业能力。 第三段---仿生机器人专题研究。 第四段---大量课外活动、社团经验，增进leadership并作为研究灵感的来源。 第五段---说明该申请学校与自己所学方向一致，以及录取後想做的事情。 第六段---收尾。 <个人心路历程> 以前总是听人家说，有机会一定要去留学，加上美国电影的影响，求学期间我其实一直都 有把赴美留学这件事放在心上。然而，身边曾留学的长辈不多，没什麽太多的资讯可以参 考，只听说在美国读STEM可以有三年的OPT，又觉得robot很酷，误打误撞就进了机械系。 四年读下来，发现自己对力学实在是没兴趣，系上开的课只爱CAD电脑制图。倒是，音乐 和跳舞吸引了我，因而参加了一堆社团活动，而音乐和跳舞也的确为我的生活增添了不少 色彩，不过这又是另外的故事了。尽管如此，我还是尽可能地在顾成绩，大二以後学校总 图简直成了我第三个家。有时候，看着一起进社团的同学，有的已经组团在livehouse演 出，有的则是跟舞团替演唱会伴舞，真心佩服他们敢撇掉课业这麽勇敢的追梦。有时候， 也挺羡慕修课只求过，毕业就拿证书找份安稳工作的同学，生活过得是那麽轻松惬意。留 学这条路真的不好走，为了这加长版OPT和未来的发展性，得做好最精密的时间控管，强 迫自己一遍又一遍的把枯燥无味的课本啃完，大四最能放松玩的时刻还要准备TOEFL、GRE ，能坚持下来根本奇蹟。所幸，在大三上做专题用程式成功让机器人完成步态，让我在本 业有了一点点感动，也因此确定自己对Robotics还有coding是感兴趣的。特别感谢托福口 说团的朋友，是你们让我在英文口说有了跳跃式的突破，团里同校学长的建议更让我成功 挑战了GRE 330的目标。再来是，感谢NTUME一起做专题的同学，你们是我社团课业两头烧 时最强力的後盾。也谢谢已经在CMU ME待过的同学、学长提供我CMU最第一手的资讯。最 後，感谢爸妈在经济上无条件的支持，让我可以任性地追梦。 --

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